可视化预测分析结果涉及将模型输出转换为图形格式，以便使模式、趋势和洞察具有可操作性。开发者通常使用图表、图形和交互式仪表盘来表示预测、模型性能和数据关系。目标是以一种对技术和非技术利益相关者都直观的方式传达复杂结果。常见的方法包括用于预测的时间序列图、用于分类准确性的混淆矩阵，以及用于理解模型行为的特征重要性图。这些可视化工具帮助验证模型、调试问题并指导决策制定。
例如，时间序列预测（如销售预测）通常使用折线图来可视化，其中将历史数据与预测值叠加，并突出显示置信区间以显示不确定性。分类模型可能使用 ROC 曲线来说明真阳性率和假阳性率之间的权衡，或使用热力图来显示混淆矩阵。回归模型可以使用带趋势线的散点图来比较实际值与预测值。Python 中的 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 等工具使开发者能够以编程方式生成这些可视化。Plotly/Dash 等交互式库或基于 JavaScript 的框架（如 D3.js）增加了向下钻取功能，允许用户实时探索预测的子集或调整输入参数。
除了静态图表，模型可解释性技术，如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，可以生成特征影响的可视化摘要，通常以条形图或瀑布图的形式展示。例如，一个根据特征对贷款违约预测模型的影响进行排名的条形图，可以帮助开发者验证模型是否与领域知识一致。与利益相关者分享结果时，结合多种可视化（例如，预测分布、错误指标和输入敏感性分析）的仪表盘提供了全面的视图。关键在于将可视化类型与分析目标相匹配——无论是调试模型逻辑、比较算法还是展示业务洞察——同时确保清晰度并避免信息过载。