机器学习与深度学习论文绘图规范

机器学习与深度学习论文绘图规范

本规范为使用机器学习和深度学习方法进行研究的论文作者提供绘图指导，以确保图表清晰、准确、专业。

通用规范

• 简洁性: 图表应简洁明了，避免不必要的元素和装饰。
• 准确性: 数据呈现必须准确可靠，并使用合适的图表类型。
• 可读性: 图表元素（如坐标轴标签、图例等）应清晰易读。
• 一致性: 论文中所有图表的风格应保持一致。

图表类型

• 折线图: 适用于展示数据随时间的变化趋势。
• 散点图: 适用于展示两个变量之间的关系。
• 柱状图: 适用于比较不同类别的数据。
• 热力图: 适用于展示矩阵数据的分布。
• 混淆矩阵: 适用于评估分类模型的性能。
• ROC曲线: 适用于评估二分类模型在不同阈值下的性能。
• 网络结构图: 适用于展示神经网络的结构。

其他注意事项

• 所有图表都应在正文中引用和解释。
• 图表应使用矢量格式（如 PDF、SVG）保存，以确保清晰度。

遵守本规范将有助于提高论文的质量和可读性，并使读者更容易理解您的研究成果。