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W&B의 맞춤형 차트는 wandb.plot namespace에 포함된 함수를 사용해 프로그래밍 방식으로 만들 수 있습니다. 이 함수들은 W&B 프로젝트 대시보드에 대화형 시각화를 생성하며, 혼동 행렬, ROC 곡선, 분포 플롯 등 일반적인 ML 시각화를 지원합니다.

사용 가능한 차트 함수

일반적인 사용 사례

모델 평가

  • 분류: 분류기 평가에 사용하는 confusion_matrix(), roc_curve(), pr_curve()
  • 회귀: 예측값과 실제값을 비교하는 플롯을 그리는 scatter(), 잔차 분석에 사용하는 histogram()
  • Vega-Lite 차트: 도메인별 시각화에 사용하는 plot_table()

트레이닝 모니터링

  • 학습 곡선: 에포크별 메트릭을 추적하려면 line() 또는 line_series()를 사용하세요
  • 하이퍼파라미터 비교: 여러 설정을 비교하려면 bar() 차트를 사용하세요

데이터 분석

  • 분포 분석: histogram()으로 기능 분포를 확인합니다
  • 상관관계 분석: scatter() 플롯으로 변수 간 관계를 확인합니다

시작하기

혼동 행렬 로깅하기

기능 분석을 위한 산점도 구축하기

마지막 수정일 2026년 9월 30일