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本课程属于：060-化合物生成模型结果图谱解读 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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分类模型精确率召回率可视化对比

共计 30 章节
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01
课程导览
什么是模型评估三指标（精确率 · 召回率 · F1分数）
课程导览什么是模型评估三…
02
环境搭建
Python版本选择 · 虚拟环境创建 · 安装必备库（pandas
环境搭建Python
03
数据准备
下载或构造二分类数据集 · 展示真实标签与预测标签的格式要求
数据准备下载或构造二分类…
04
混淆矩阵
从预测结果生成混淆矩阵 · 计算TP · TN
混淆矩阵从预测结果生成混…
05
精确率计算
公式推导与Python实现 · 理解分母为0时的处理
精确率计算Python
06
召回率计算
公式推导与Python实现 · 理解召回率与漏报的关系
召回率计算Python
07
F1分数计算
调和平均的直观意义 · 代码实现并处理特殊值
F1分数计算
08
多模型演练
训练三个不同分类器（逻辑回归 · 决策树 · 随机森林）并获取预测结果
多模型演练训练三个不同分类…
09
指标汇总
为每个模型计算三指标 · 存入DataFrame并格式化输出
指标汇总为每个模型计算三…
10
堆叠图原理
堆叠柱状图与分组柱状图的区别 · 何时选择堆叠
堆叠图原理堆叠柱状图
11
Matplotlib基础
创建画布 · 坐标轴 · 柱子颜色与图例设置
Matplotlib创建画布
12
绘制堆叠柱状图
使用bar函数 · 通过bottom参数实现堆叠
绘制堆叠柱状图bar
13
美化图表
添加网格 · 调整字体 · 旋转刻度标签
美化图表添加网格
14
添加数据标签
在柱子上方显示具体数值 · 避免遮挡
添加数据标签柱子上方显示具体…
15
多模型堆叠图
将三个模型的指标用三种不同颜色堆叠 · 并区分模型
多模型堆叠图将三个模型的指标…
16
颜色映射
使用专业色板（如Set2 · Pastel1）确保视觉友好
颜色映射Set2
17
图例与注释
添加图例说明每个堆叠部分代表哪个指标 · 用箭头标注最高点
图例注释
18
保存图表
高分辨率导出为PNG · SVG · 设置dpi和bbox_inches
保存图表PNG
19
Seaborn替代实现
用Seaborn的barplot配合…
Seaborn替代实现
20
Plotly交互式堆叠图
使用plotly.express.b…
Plotly交互式堆叠图
21
案例一
信用卡欺诈检测 · 比较三个模型在不平衡数据集上的表现
案例一信用卡欺诈检测
22
案例二
垃圾邮件分类 · 评估不同特征工程对指标的影响
案例二垃圾邮件分类
23
案例三
医学诊断模型 · 重点关注召回率和F1的权衡
案例三医学诊断模型
24
多维度堆叠
在堆叠图基础上叠加模型训练时间 · 参数数量等额外信息
多维度堆叠堆叠图基础上叠加…
25
动态阈值影响
绘制不同阈值下三指标的变化曲线堆叠图…
动态阈值影响绘制不同阈值下三…
26
结果解读
从堆叠图中快速判断哪个模型综合表现最… · 哪个指标拖后腿
结果解读从堆叠图
27
常见陷阱
堆叠图容易掩盖个别模型差异 · 需结合分组图对比验证
常见陷阱堆叠图容易掩盖个…
28
自动化报告
将堆叠图嵌入HTML报告 · 用代码生成包含多个图标的PDF
自动化报告HTML
29
扩展
使用堆叠图展示多分类（OvR）的宏平…
扩展OvR
30
课程小结
回顾三指标堆叠图的核心步骤 · 最佳实践与后续学习路径
课程小结回顾三指标堆叠图…