基于相关性与标准差的多模型评价指标可视化比较 —— 泰勒图应用解析

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背景 随着机器学习技术的广泛应用，如何对多个模型的性能进行科学合理的可视化评价也是一个有趣的问题，除了常规的评价指标可视化外，泰勒图可作为一种融合相关性与标准差的可视化工具，能够为我们提供直观的模型比较方式 在此背景下，D. Lai等人在期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（2024年）中发表的文章，展示了通过 泰勒图 评估多种机器学习模型（如XGBoost、ANN、GPR和NGBoost）在回归任务中的表现，他们通过观察模型预测值与真实数据的标准差和相关性来衡量模型性能，受此启发，本文将基于相似的原理，结合 XGBoost、随机森林（Random Forest） 和 CatBoost 等几种主流回归模型，利用泰勒图进行性能对比分析，带领大家深入了解多模型的可视化评估方法 代码实现 数据读取并分割 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyp ………………………………