本次分享以折線圖為核心，解讀其衍生的關鍵實用圖表：折線圖（展示趨勢）、線性回歸圖（探究關系）、誤差折線圖（量化誤差）、ROC曲線（評估模型）、趨勢分析（識別多個及總體趨勢）。本文將闡述各類線圖的基本原理、圖表優化技巧，帶您拓展折線圖的應用邊界。

一、折線圖

顯示數據點隨時間、順序或其他連續變量而變化的情況，并用直線段將數據點依次連接起來。

二、線性回歸圖

線性回歸圖本質上是散點圖與一條擬合的回歸直線的結合。它用于可視化兩個連續變量之間的線性關系，并評估這種關系的強度、方向和確定性。

三、誤差折線圖

誤差折線圖是在折線圖的基礎上，在每個數據點處添加了誤差條。這些誤差條可以表示數據的變異性，如標準差、標準誤或置信區間。

四、ROC曲線

是用于評估二分類模型性能的圖表。它描繪了模型在不同分類閾值下，“真正例率”和“假正例率”之間的權衡關系。

五、趨勢分析

它通過對時間序列或條件序列的基因表達數據進行聚類和擬合，來識別具有共同表達模式的基因群（cluster），并用折線圖展示每個cluster的平均表達趨勢。

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