01
评估指标基础
什么是评估指标、为什么需要可视化、常见分类（回归·分类·聚类）
概念入门
02
Matplotlib快速上手
架构简介、Figure与Axes、基本绘图流程、保存图表
工具基础
03
Seaborn美化图表
主题设置、调色板、统计图表、与Matplotlib协同
美化风格
04
回归指标可视化
MSE、MAE、R²、残差图、预测值与真实值散点图
回归诊断
05
分类指标可视化
混淆矩阵、准确率/精确率/召回率/F1、ROC与AUC、PR曲线
分类评估
06
聚类指标可视化
轮廓系数、肘部法则、Davies-Bouldin、聚类散点图、中心可视化
聚类无监督
07
时间序列指标可视化
滚动窗口、自相关/偏自相关图、季节性分解、预测误差分布
时序预测
08
分布对比可视化
直方图、KDE、箱线图、小提琴图、Q-Q图、CDF
分布统计
09
相关性分析可视化
皮尔逊热力图、Spearman秩相关、散点图矩阵、气泡图
相关矩阵
10
特征重要性可视化
条形图、排列重要性、SHAP、LIME、决策树特征重要性
可解释特征
11
模型比较可视化
并行坐标、雷达图、性能对比条形图、误差棒、显著性标注
对比模型选择
12
高维数据降维可视化
PCA、t-SNE、UMAP、三维散点图、投影矩阵
降维高维
13
交互式可视化入门
Plotly Express、交互折线图、悬停信息、缩放平移
交互动态
14
仪表板构建基础
Dash框架、布局设计、回调函数、组件交互、多页面
仪表板Dash
15
实时数据监控可视化
流式更新、动态图表、WebSocket、告警阈值可视化
实时监控
16
大模型评估指标可视化
困惑度、BLEU、ROUGE、METEOR、CIDEr、人工评估
NLP大模型
17
A/B测试结果可视化
置信区间、效应量、统计功效、漏斗图、转化率时序
实验统计
18
异常检测指标可视化
异常分数分布、阈值选择、召回-精确率权衡、时序标注
异常阈值
19
多标签分类指标可视化
汉明损失、子集准确率、排序损失、宏/微平均、共现矩阵
多标签分类
20
回归模型诊断可视化
异方差性、正态性检验(Q-Q)、Cook距离、杠杆值、影响图
诊断回归
21
模型校准可视化
可靠性图、Brier分数、直方图分箱校准、概率分布对比
校准概率
22
生存分析指标可视化
Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险、生存概率表、风险函数
生存医学
23
推荐系统指标可视化
精确率@K、召回率@K、NDCG、MAP、覆盖率、新颖度
推荐排序
24
图像分割指标可视化
IoU、Dice系数、像素准确率、分割对比图、误差热力图
分割CV
25
目标检测指标可视化
mAP、AP@IoU、FPS、多类别PR曲线、检测标注、误检分析
检测CV
26
自然语言处理指标可视化
BLEU分布、ROUGE变体对比、词移距离、语义相似度热力图
NLP文本
27
强化学习指标可视化
累积奖励、平均奖励、策略熵、价值函数、探索-利用权衡
强化学习奖励
28
生成对抗网络指标可视化
Inception Score、FID、样本多样性、模式坍塌、训练稳定性
GAN生成
29
多模态模型评估可视化
跨模态检索、模态对齐分数、注意力权重、融合策略对比
多模态对齐
30
综合项目实战
端到端评估报告、自动化流水线、多模型对比仪表板、最佳实践
实战项目