scikit-plot

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用 scikit-learn 训练完模型，再回头跟原生 matplotlib 较劲去画结果图，凡是这么干过的人都知道那一步有多费劲。Scikit-plot 把常用的模型评估图表变成一行代码：ROC 曲线、精确率-召回率曲线、带类别标签的混淆矩阵、校准曲线、学习曲线、特征重要性图、肘部图，都能直接从训练好的估计器和测试数据里画出来。这个库刻意保持小巧，只是在 scikit-learn 和 matplotlib 外面包了一层，并不取代它们，所以能悄悄嵌进你现有的工作流，不影响你原本的训练方式。它的辅助函数接收的是预测概率而非 scikit-learn 对象，因此对非 scikit-learn 构建的分类器同样适用。对于做经典监督学习、又希望不同实验之间图表风格统一、拿得出手的人来说，这个库值得常驻在你的 notebook 里。