Bokeh是一個(gè)Python庫(kù)，用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化。要可視化人工智能模型的決策過程，可以使用Bokeh創(chuàng)建交互式圖表或圖形，以展示模型的輸入數(shù)據(jù)、中間計(jì)算結(jié)果和最終輸出結(jié)果。
以下是一些可視化人工智能模型決策過程的示例：
1. 輸入數(shù)據(jù)可視化：使用Bokeh創(chuàng)建一個(gè)交互式圖表，展示模型的輸入數(shù)據(jù)，比如圖像、文本或數(shù)值數(shù)據(jù)?？梢蕴砑咏换ナ娇丶層脩艨梢赃x擇不同的輸入數(shù)據(jù)，查看模型對(duì)不同輸入數(shù)據(jù)的決策結(jié)果。
2. 決策過程可視化：創(chuàng)建一個(gè)交互式圖形，展示模型的決策過程?？梢栽趫D形中顯示模型的中間計(jì)算結(jié)果，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層輸出或決策樹的分裂節(jié)點(diǎn)。通過交互式控件，用戶可以查看不同決策路徑對(duì)最終結(jié)果的影響。
3. 輸出結(jié)果可視化：展示模型的最終輸出結(jié)果，并與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較?？梢允褂肂okeh創(chuàng)建交互式圖表，比如混淆矩陣或ROC曲線，以評(píng)估模型的分類性能。
億速云公眾號(hào)
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
