点击上方蓝字关注，更多干货等你挖掘！一、流程图：流程图的画法，除了用带箭头的方式，也可试试如下的方法，即采用不同模块进行区分。下图中，模块1展示数据划分；模块2展示训练集上的不平衡处理（SMOTE）；模块3展示基于5折交叉验证的最优超参选择，其中又包含了5个小步骤；模块4展示测试集上的性能评价结果。
二、变量重要性：变量重要性的呈现方法很多，下表也是其中之一。该表将不同模型的top10进行展示，其中0表示该变量未出现在模型中，1表示该变量出现在模型中。time表示了变量在4个模型中出现的次数。可以发现，出现此处越多的变量，说明在各个模型中都很关键，也就是稳健的预测因素。当然，这种呈现方式，无法知道每个变量的重要性大小。因此，朋友们可以将重要性和下表进行结合，可展现更多丰富的信息。
三、决策树可视化：决策树的一大好处是其结果容易理解，可视化效果好。如下图所示，可以清晰看到每一条决策路径。Reference: Developing a machine learning model to identify delirium risk in geriatric internal medicine inpatients.
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