关于预测模型变量重要性，大家一定熟悉不过。但如下图所示，其展示上可有进一步优化，比如
1）采用不同颜色以区分不同模块变量，由下图显而易见，共有3种类型的预测变量，分别是临床变量、生物标志物和超声心动图，并且超声心动图变量的预测重要性相对更高；
2）变量重要性可以通过10折交叉验证等方式，得到其平均水平和置信区间。
模型可视化是一种将机器学习模型的结构、参数和运行过程可视化的技术。通过可视化，我们可以更好地理解模型的内部机制，发现模型中的模式和规律，并识别潜在的问题或优化机会。
以下是一些常见的模型可视化方法：
神经网络可视化：神经网络是深度学习的核心模型之一，可通过可视化方法来展示其结构和参数。常见的神经网络可视化方法包括绘制网络拓扑图、可视化权重和激活值分布、绘制特征图等。
决策树可视化：决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型，可通过可视化方法将其转化为易于理解的图形表示。常见的决策树可视化方法包括绘制树状结构、显示节点的判定条件和类别分布等。
特征重要性可视化：在许多机器学习模型中，我们可以通过可视化方法来分析特征的重要性。例如，可以使用条形图或热力图显示每个特征对模型预测结果的贡献程度，以帮助我们理解哪些特征对模型性能的影响最大。
模型训练曲线可视化：可以通过绘制模型训练过程中的损失函数值或准确率随时间的变化曲线来观察模型的训练情况。这有助于我们判断模型是否过拟合或欠拟合，并选择适当的调优策略。
模型预测结果可视化：对于某些任务，我们可以通过可视化模型的预测结果来理解模型的行为。例如，在图像分类任务中，可以绘制类别激活图或误差图来观察模型在不同输入上的响应。
这些只是模型可视化的一些常见方法，具体的可视化技术和方法取决于所使用的模型和任务类型。可以根据具体情况选择适合的可视化方法，以更好地理解和分析机器学习模型。预测模型可视化方式很多，最简单的当属Nomogram列线图，在往期中分享很多。如下图，也可以采用Python将预测模型转化为网页工具，该图中，基于8个变量的预测模型，采用Python中的gradio包即可形成可视化效果。
预测模型报告指南是专门用于规范预测模型研究的框架，提得最多的当属TRIPOD指南，在往期也有专门介绍。除此以外，下图展示了另外一种预测模型构建指南PRIME，专门用于心血管医学影像领域的机器学习研究。
[1] Artificial intelligence in detecting left atrial appendage thrombus by transthoracic echocardiography and clinical features: the Left Atrial Thrombus on Transoesophageal Echocardiography (LATTEE) registry
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
