5分钟上手！用Apache Superset让机器学习预测结果一目了然

5分钟上手！用Apache Superset让机器学习预测结果一目了然

【免费下载链接】superset Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/supers/superset

你是否曾为机器学习模型的预测结果难以直观展示而烦恼？是否想让业务同事轻松理解模型性能和预测趋势？本文将带你通过3个步骤，用Apache Superset（数据可视化平台）实现机器学习预测结果的零代码可视化，无需复杂编程，让数据故事一目了然。

读完本文你将学会：

• 快速部署Apache Superset环境
• 连接机器学习预测结果数据
• 创建4种经典预测可视化图表
• 构建交互式预测分析仪表盘

为什么选择Superset展示预测结果？

Apache Superset是一款开源的数据探索与可视化平台，特别适合展示机器学习预测结果，因为它具备：

• 零代码图表构建：无需编写前端代码，通过界面操作即可生成专业图表
• 丰富的可视化类型：支持时间序列、散点图、混淆矩阵等预测分析必备图表
• 交互式仪表盘：支持动态筛选、下钻分析，便于探索预测结果
• 多数据源支持：可直接连接CSV文件、数据库等存储的预测结果数据

官方文档：README.md

步骤1：5分钟搭建Superset环境

准备工作

确保已安装Docker和Docker Compose，然后执行以下命令：

# 获取代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/supers/superset

# 进入项目目录
cd superset

# 启动服务
docker compose -f docker-compose-image-tag.yml up

等待容器启动完成后，访问 http://localhost:8088，使用默认账号登录：

• 用户名：admin
• 密码：admin

详细安装指南：docs/docs/quickstart.mdx

步骤2：导入机器学习预测结果数据

数据准备

确保你的预测结果数据包含以下关键字段：

• 时间戳（如预测日期）
• 实际值（真实结果）
• 预测值（模型输出）
• 预测置信区间（可选）
• 特征变量（可选）

导入数据

1. 登录Superset后，点击顶部菜单 + > Data > Upload a CSV
2. 选择你的预测结果CSV文件
3. 配置数据类型，确保"预测值"和"实际值"为数值类型，时间字段为日期类型
4. 点击"Save"完成数据集创建

数据连接教程：docs/docs/using-superset/creating-your-first-dashboard.mdx

步骤3：创建4种核心预测可视化图表

1. 预测vs实际值对比图

这是最基础也最重要的预测可视化图表，用于直观比较模型预测与实际结果的差异。

1. 从数据集页面点击你的预测数据集
2. 在Explore界面，选择图表类型为"Line Chart"
3. 在"Data"标签页：
   • 时间列：选择你的时间字段
   • 指标：添加"实际值"和"预测值"（均选择SUM聚合）
4. 在"Customize"标签页：
   • 设置图表标题为"预测vs实际值趋势对比"
   • 调整线条颜色，区分实际值和预测值
5. 点击"Run"预览，满意后点击"Save"保存为"预测趋势对比图"

2. 预测误差热力图

用于展示不同时间段的预测误差分布情况，帮助识别模型表现不佳的时间段。

1. 在数据集页面点击你的预测数据集
2. 选择图表类型为"Heatmap"
3. 在"Data"标签页：
   • 行：选择时间字段（按日/周/月聚合）
   • 列：可选择一个分类特征（如产品类别）
   • 指标：创建计算列ABS(预测值 - 实际值)作为误差
4. 在"Customize"标签页：
   • 设置颜色梯度从绿色（小误差）到红色（大误差）
   • 设置图表标题为"预测误差热力图"
5. 保存为"预测误差热力图"

3. 特征重要性条形图

展示各特征对预测结果的影响程度，帮助理解模型决策依据。

1. 在数据集页面点击包含特征重要性的数据集
2. 选择图表类型为"Bar Chart"
3. 在"Data"标签页：
   • 维度：选择特征名称字段
   • 指标：选择特征重要性值（SUM聚合）
   • 排序：按重要性降序排列
4. 保存为"特征重要性条形图"

4. 预测分布直方图

展示预测值的分布情况，帮助理解模型预测的整体趋势和集中度。

1. 在数据集页面点击你的预测数据集
2. 选择图表类型为"Histogram"
3. 在"Data"标签页：
   • 列：选择预测值字段
   • 分箱数：根据数据分布调整（建议10-20）
4. 保存为"预测分布直方图"

步骤4：构建预测分析仪表盘

将创建的4个图表整合到一个交互式仪表盘中：

1. 点击顶部菜单 + > Dashboard
2. 输入仪表盘名称"机器学习预测分析仪表盘"
3. 点击"Add Slice"，依次添加之前创建的4个图表
4. 调整图表布局：
   • 预测vs实际值对比图（顶部，宽幅）
   • 预测误差热力图（左下）
   • 特征重要性条形图（右下）
   • 预测分布直方图（底部）
5. 点击"Save"完成仪表盘创建

仪表盘交互与分享

创建完成后，你可以：

• 添加筛选器：点击"Edit Dashboard"，添加时间范围、产品类别等筛选器
• 设置自动刷新：在仪表盘设置中配置定时刷新（如每小时）
• 分享仪表盘：点击"Share"生成链接或导出为PDF
• 嵌入到其他系统：使用superset-embedded-sdk/将仪表盘嵌入到业务系统中

进阶技巧：使用Superset语义层增强分析

Superset提供语义层功能，可以创建虚拟指标和计算列，增强预测分析能力：

1. 创建预测准确度指标： 在数据集编辑页面，创建虚拟指标：

   SUM(CASE WHEN ABS(预测值 - 实际值) < 阈值 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) * 100
   

   命名为"预测准确度(%)"

2. 创建误差率计算列：

   (预测值 - 实际值) / 实际值 * 100
   

   命名为"预测误差率(%)"

语义层使用指南：docs/docs/using-superset/creating-your-first-dashboard.mdx

总结与下一步

通过本文，你已学会使用Apache Superset创建机器学习预测结果可视化仪表盘，包括：

• 快速部署Superset环境
• 导入预测结果数据
• 创建4种核心预测可视化图表
• 构建交互式仪表盘
• 使用语义层增强分析能力

下一步建议：

• 探索更多图表类型：如预测区间图、混淆矩阵等
• 设置数据告警：当预测误差超过阈值时自动通知
• 结合SQL Lab进行更深入的数据探索：docs/docs/using-superset/sql-lab.mdx

现在，你可以用Superset将复杂的机器学习预测结果转化为直观易懂的可视化故事，帮助业务决策者更好地理解和利用模型预测！

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【免费下载链接】superset Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/supers/superset