wandb.plot 名前空間の関数群を使って作成できます。これらの関数を使うと、W&B のプロジェクトダッシュボードでインタラクティブな可視化を作成でき、混同行列、ROC 曲線、分布プロットなど、一般的な ML 可視化に対応しています。
利用可能なチャート関数
一般的なユースケース
モデルの評価
- 分類: 分類器の評価には
confusion_matrix()、roc_curve()、pr_curve()を使用 - 回帰: 予測値と実測値のプロットには
scatter()、残差分析にはhistogram()を使用 - Vega-Lite Charts: ドメイン固有の可視化には
plot_table()を使用
トレーニングのモニタリング
- 学習曲線: エポックごとのメトリクスをトラッキングするには、
line()またはline_series() - ハイパーパラメーターの比較: 設定を比較するには、
bar()チャート
データ分析
- 分布分析: 特徴量の分布には
histogram()を使用します - 相関分析: 変数間の関係には
scatter()プロットを使用します