可視化對于理解復雜的數據模式和關系至關重要。它們提供了一種簡潔的方式來理解統計模型的復雜性、驗證模型假設、評估模型性能等等。因此，了解數據科學中最重要和最有用的圖表非常重要。

本文將帶來數據科學家95%的時間都在使用的11個基本圖表。

ROC Curve

ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）描述了在不同分類閾值下，真陽性率（良好性能）與假陽性率（不良性能）之間的權衡關系。在二分類問題中，ROC曲線是一種常用的評估分類模型性能的工具。它繪制了在不同分類閾值下，分類器的真陽性率和假陽性率之間的關系。真陽性率是指被正確分類為正例的樣本占所有實際正例樣本的比例，假陽性率是指被錯誤分類為正例的負例樣本占所有實際負例樣本的比例。

ROC曲線的形狀能夠反映出分類器在不同閾值下的性能表現。一般情況下，ROC曲線越接近左上角，說明分類器的性能越好；而曲線越接近對角線，則表示分類器的性能越差。通過分析ROC曲線，可以選擇適當的分類閾值，使得真陽性率盡可能高，同時保持較低的假陽性率，從而獲得更準確的分類結果。

ROC曲線的目標是在真陽性率（良好性能）與假陽性率（不良性能）之間尋找平衡點。在分類問題中，我們希望盡可能提高真陽性率，即正確地將正例分類為正例，同時保持較低的假陽性率，即將負例誤分類為正例的概率盡可能低。

Precision-Recall Curve

精確率-召回率曲線（Precision-Recall Curve）描述了在不同分類閾值下精確率和召回率之間的權衡關系。

在二分類問題中，精確率和召回率是常用的評估指標。精確率（Precision）是指被正確分類為正例的樣本占所有被分類為正例的樣本的比例。召回率（Recall）是指被正確分類為正例的樣本占所有實際正例樣本的比例。

精確率-召回率曲線通過繪制不同分類閾值下的精確率和召回率，展示了二者之間的權衡關系。通常情況下，當分類閾值較高時，模型更傾向于將樣本分類為正例，從而提高精確率，但可能會降低召回率；而當分類閾值較低時，模型更傾向于將樣本分類為正例，從而提高召回率，但可能會降低精確率。

通過分析精確率-召回率曲線，我們可以根據具體需求選擇合適的分類閾值。

QQ Plot

QQ圖（QQ Plot）用于評估觀測數據和理論分布之間的分布相似性。

QQ圖通過繪制兩個分布的分位數來比較它們之間的相似性。其中一個分布是觀測數據的分布，另一個分布是理論上假設的分布，通常是一個已知的分布。

在QQ圖中，橫軸表示理論分布的分位數，縱軸表示觀測數據的分位數。如果觀測數據與理論分布完全相似，那么繪制的點將近似地落在一條直線上。

通過觀察QQ圖中的點的偏離程度，我們可以判斷觀測數據與理論分布之間的分布相似性。如果點的分布大致沿著一條直線，并且與理論分布的分位數一致，那么可以認為觀測數據與理論分布較為相似。反之，如果點的分布明顯偏離直線，就表示觀測數據與理論分布存在差異。

KS Plot

KS圖（KS Plot）是一種用于評估分布差異的可視化工具。通過繪制KS圖，我們可以直觀地觀察到兩個分布之間的差異程度。通常情況下，KS圖會顯示兩個CDF曲線之間的距離隨著閾值的變化而變化的情況。當距離較小時，說明兩個分布趨于接近，而當距離較大時，表示兩個分布之間存在較大的差異。

因此，KS圖也被定義為一種用于確定分布差異的“統計檢驗”。

SHAP Plot

SHAP圖（SHAP Plot）通過考慮特征之間的交互和依賴關系，總結了模型對預測的特征重要性。它是一種常用的可視化工具，用于解釋機器學習模型的預測結果。

SHAP圖基于博弈論的方法，解釋模型對每個特征的貢獻程度，展示了每個特征對模型預測結果的影響程度，以及特征值的高低如何影響整體輸出結果。

Cumulative Explained Variance Plot

累計解釋方差圖（Cumulative Explained Variance Plot）有助于確定在主成分分析（PCA）過程中可以將數據縮減到的維度數，同時保留最大的方差。

在繪制累計解釋方差圖時，橫軸表示主成分的數量，縱軸表示解釋的方差的累積比例。通過觀察圖上的曲線，我們可以確定在保留足夠的方差的前提下，可以將數據縮減到的維度數。

通常情況下，曲線開始的部分會很陡峭，表明前幾個主成分解釋了較大的方差。隨著維度的增加，曲線的斜率逐漸變緩，表示新增的主成分對方差的貢獻較小。

通過觀察累計解釋方差圖，我們可以選擇保留累積方差較大部分的主成分數量作為數據降維的目標維度數。一般來說，我們會選擇保留累計方差達到一定閾值（例如93%）的主成分數量，以保留盡可能多的信息。

Elbow Curve

肘部曲線（Elbow Curve）有助于確定k均值算法的最佳簇數。

肘部曲線通過繪制不同k值下的簇內平方和（Within-Cluster Sum of Squares，WCSS）的變化情況來評估聚類的效果。WCSS表示每個數據點與其所屬簇中心之間的距離的平方和。肘部曲線的橫軸表示k值，縱軸表示WCSS。

當k值較小時，每個簇中的數據點與簇中心的距離通常較小，WCSS較低。隨著k值的增加，每個簇中的數據點與簇中心的距離可能會增加，導致WCSS增加。當k值增加到一定程度時，每個額外的簇可能只會為數據點添加很少的附加信息，而WCSS的改進幅度會減小。

肘部曲線的核心思想是選擇WCSS變化率陡降的點，通常是曲線出現“拐點”或形成“肘部”的位置。這個點所對應的k值被認為是最佳簇數。

Silhouette Curve

輪廓曲線(Silhouette Curve)通過繪制不同簇數下的輪廓系數來評估聚類的效果。輪廓系數的取值范圍為[-1,1]，其中較高的值表示樣本在其所屬簇中更緊密，且與其他簇之間的分離度更高。

通過觀察輪廓曲線，我們可以找到輪廓系數最大的點，這個點對應的簇數即為最佳簇數。當輪廓系數達到最大值時，表示聚類效果較好，樣本在其所屬簇中更緊密，并且與其他簇之間的分離度更高。

相比于肘部曲線，在有大量簇的情況下，輪廓曲線通常更有效。它能夠更準確地評估聚類質量，并幫助我們選擇最佳的簇數。

Gini-Impurity and Entropy

基尼不純度和熵(Gini-Impurity and Entropy)是用于衡量數據集的混亂程度或不確定性的指標。基尼不純度的計算基于每個類別在數據集中的比例，如果數據集完全由同一類別組成，則基尼不純度為0。 熵的計算基于每個類別在數據集中的比例，如果數據集中的每個類別都均勻分布，則熵最大。

在決策樹的構建過程中，我們可以根據基尼不純度或熵來選擇最佳的分割點。當基尼不純度或熵越低時，表示分割點能夠更好地將數據集分成純凈的子集，這樣的分割點通常被認為是更好的選擇。然而，基尼不純度和熵之間存在一種權衡關系，選擇哪種指標取決于具體的應用和數據集特征。

Bias-Variance Tradeoff

Bias-variance tradeoff是在模型復雜性與偏差和方差之間尋找合適平衡的概念。

在機器學習中，模型的偏差（bias）是指模型在訓練集上的預測結果與真實值的偏離程度。偏差較高意味著模型對訓練集的擬合不足，無法捕捉到數據中的復雜關系，導致欠擬合。

而方差（variance）是指模型在不同訓練集上的預測結果的變化程度。方差較高意味著模型過于敏感于訓練集的細節，過度擬合了訓練集的噪聲和隨機性，導致泛化能力較差。

在模型的復雜性方面，較簡單的模型通常具有較高的偏差和較低的方差，而較復雜的模型通常具有較低的偏差和較高的方差。

Bias-variance tradeoff的目標是找到適當的模型復雜性，以在偏差和方差之間取得平衡。如果模型過于簡單，偏差會很高，而方差較低；如果模型過于復雜，偏差會較低，但方差會較高。為了獲得較好的泛化性能，我們需要在這兩者之間找到一個合適的平衡點。

Partial Dependency Plots

Partial Dependency Plots用于描述目標變量和特征之間的依賴關系。

一維圖（1-way PDP）顯示了目標變量與一個特征之間的關系。通過這個圖可以看出，當某個特征的取值發生變化時，目標變量的取值如何相應地變化。

二維圖（2-way PDP）顯示了目標變量與兩個特征之間的關系。通過這個圖可以觀察到，當兩個特征的取值同時變化時，目標變量的取值如何相應地變化。

在最左邊的圖中，溫度的增加通常會導致目標值較高。這表示溫度對目標變量有正向影響，也就是說，當溫度增加時，目標值往往會增加。