掌握scikit-learn模型：mlviz绘图工具介绍

资源摘要信息:"mlviz是一个基于Python的数据可视化库，主要用于对scikit-learn机器学习模型的可视化展示。它是一个模板库，也就是说，它本身不包含具体的绘图功能，而是提供了一个框架，用于在scikit-learn模型的基础上生成可视化图形。" 知识点: 1. mlviz库的定位和作用: mlviz是一个专门为scikit-learn设计的可视化工具，它的主要作用是对机器学习模型进行可视化，帮助用户更好地理解和分析模型。通过mlviz，用户可以直观地看到模型的结构、参数以及模型预测的结果。 2. Python版本要求: mlviz需要Python 2.7+或者Python 3.3+的环境才能运行。在使用mlviz之前，需要确保Python环境已经安装并配置正确。 3. mlviz的安装方法: mlviz可以通过pip进行安装，也可以从GitHub上的源代码进行安装。使用pip安装的方法非常简单，只需要在命令行中输入"pip install mlviz"即可。如果选择从源代码安装，需要先使用"git clone ***"命令克隆库，然后进入到mlviz目录，使用"python setup.py install"命令进行安装。 4. mlviz的基本使用方法: 安装完成后，可以通过"import mlviz"命令将mlviz库导入到Python环境中。通过"mlviz.__version__"命令可以查看当前安装的mlviz版本。 5. mlviz作为一个模板库的特性: mlviz的特殊之处在于它是一个模板库，自身并不包含绘图功能。它提供的是一种框架，使得用户可以根据scikit-learn模型的具体情况，自定义和实现模型的可视化功能。这种设计可以让用户有更大的自由度，根据自己的需求，开发出满足特定需求的可视化工具。 6. Makefile标签的理解: 在给定的文件信息中，标签为"Makefile"，这可能意味着mlviz的源代码包含了Makefile文件，这是一种常用的构建自动化工具，可以帮助开发者自动化构建和编译代码的过程。 7. 压缩包子文件的信息: 文件名称列表中包含"mlviz-master"，这可能是指mlviz的源代码压缩包，"master"可能表示这是主分支的代码。这个压缩包可能包含了mlviz的所有源代码文件、文档以及可能的示例代码，是安装和查看mlviz源代码的重要资源。