chanhee-park / mlvis

A Model-Agnostic Visual Analytics for Quantitative and Example-Based Interpretation of Relationship Between Attributes and Prediction Results

MLVIS

A Visual Interpreter for Machine Learning Model of Tabular Dataset

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To run this, use http-server https://www.npmjs.com/package/http-server

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mlvis's Issues

스캐터플롯 위치 변경

현재, 스캐터플롯의 왼쪽 끝이 PCP의 축에 맞춰 정렬되어 있다. 가독성이 낮다는 비판이 있었음.
-> 스캐터 플롯의 가운데와 PCP 축을 정렬시킨다.

인스턴스 생성을 위한 히스토그램 삭제

기존 안: 히스토그램에서 지정한 피처 범위 내에서 인스턴스 생성
변경 안: PCP에서 지정한 피처는 모든 범위에서 인스턴스 생성

단순하고 직관적인 인터랙션 가능해짐

PCP 컬러맵 조정

높은 밝기의 인스턴스는 PCP 에서 보기 어려움
따라서, PCP 컬러맵 최소 밝기 값을 높임

색상, 크기 등 스타일 변수 한 곳에서 관리하기

Enhancement Visualization Design

인스턴스 생성을 위한 히스토그램이 한번에 보이지 않는 문제를 해결한다.

개별 데이터 위치 찾기 (PCP <-> Table)

테이블에 표시된 데이터의 위치를 PCP에서 찾을 수 있는 하이라이팅 기능 구현

Error fix on PCP: 두개 이상 피쳐에서 범위 선택

두개 이상 피쳐에서 범위 선택시 선택 범위 표시 박스 지워지는 현상 해결

인스턴스 생성하여 테이블에 추가하는 인터랙션 구현

테이블 행 여닫기

테이블 행을 여닫을 수 있도록 만든다.

닫기 상태:

• 기존 인스턴스(1개) 및 생성된 인스턴스들(수십~수백개) 그룹의 요약 정보를 한 줄에 시각화
• 바이올린 플롯(numerical) 및 바차트(categorical) 사용

열기 상태:

• 여러 줄에 거쳐 개별 인스턴스를 보여줌
• 바차트(numerical) 및 컬러칩(categorical) 사용
• 개별 데이터는 좀 더 디테일하게 보여주자. 전체 데이터 속에서 어느정도 위치에 있는지 파악하게 하자.

디자인 참고

• Taggle: Combining Overview and Details in Tabular Data Visualizations

Upset 구현

Feature Importance 재계산 및 Upset 인터랙션 구현