机器学习不直接做数据可视化，但各阶段均需可视化服务建模目标：EDA阶段查数据分布与关系，特征工程中验证变换效果，模型评估时诊断拟合状态，解释阶段助力业务理解。
机器学习本身不直接做数据可视化，但它和可视化紧密配合：可视化是理解数据、诊断模型、解释结果的关键环节。整个流程不是“用机器学习画图”，而是“在机器学习各阶段，用可视化服务建模目标”。下面按实际工作流拆解关键步骤。
这是建模前必做的一步，目标是发现数据分布、异常值、变量关系和潜在模式。
seaborn.histplot()观察收入分布是否偏态pd.plotting.scatter_matrix）或成对热力图（sns.heatmap(df.corr())）快速识别强相关或冗余特征可视化帮你看清变换效果，避免“黑箱式操作”。
plt.scatter着色标记类别，直观检验可分性这里可视化聚焦于“模型是否学好了”和“哪里没学好”。
让技术结果被业务方理解，是落地的关键一环。
get_score()或SHAP值），标注具体贡献量plot_tree）：适合浅层树模型，向非技术人员说明逻辑基本上就这些。核心不是追求酷炫动效，而是每个图解决一个具体问题：查数据、调特征、验模型、讲结论。工具上推荐Matplotlib + Seaborn打底，Plotly用于交互需求，SHAP/Lime专攻可解释性——选对场景，比换库更重要。
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