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W&B のカスタムチャートは、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

はじめに

混同行列をログする

特徴分析のための散布プロットを作成する