我现在进行机器学习，模型评估函数返回一个指标字典evaluation_results = { 'Accuracy': accuracy, 'Precision': precision, 'Recall': recall, 'F1-score': f1, 'AUC': auc_avg } return evaluation_results 请现在有knn_eva,forest_eva,xgboost_eva,svm_eva,decision_eva,nb_eva这六个模型的返回值，请对他们进行可视化，给出python代码

当你有这六个模型的返回值时，你可以使用matplotlib库来进行可视化。下面是一个示例的Python代码，它将每个模型的评估结果绘制成条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模型名称
models = ['knn', 'forest', 'xgboost', 'svm', 'decision', 'nb']

# 模型评估结果
evaluation_results = {
    'knn': knn_eva,
    'forest': forest_eva,
    'xgboost': xgboost_eva,
    'svm': svm_eva,
    'decision': decision_eva,
    'nb': nb_eva
}

# 评估指标
metrics = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1-score', 'AUC']

# 绘制条形图
for metric in metrics:
    values = [evaluation_results[model][metric] for model in models]
    plt.bar(models, values)
    plt.xlabel('Models')
    plt.ylabel(metric)
    plt.title(f'{metric} for each model')
    plt.show()

这段代码会为每个评估指标绘制一个条形图，其中x轴表示模型名称，y轴表示评估指标的值。你可以根据需要修改该代码以适应你的数据和需求。