数据可视化在模型评估中的实用价值

指标表格之外，图表常能更快暴露问题。学习曲线看训练验证差距，残差图看系统性偏差，校准曲线看概率是否可信，各有用途。

混淆矩阵适合看分类错误类型。哪类样本被误判多，是特征不足还是标签噪声，图上一目了然，比单个准确率更有信息量。

排序评估可画位置与点击率的关系曲线，观察首屏效果和衰减速度。若首屏很高但后面骤降，说明排序区分度可能不够。

可视化也是沟通工具。给业务方看一张清晰的图，比讲一堆公式更有效。图表要标注口径和样本量，避免误读。