Manifold 是一款无关模型的视觉调试工具，用于机器学习。
考虑到机器学习算法的固有不透明性，了解机器学习模型的性能和行为是一个不容易的过程。性能摘要统计信息（如 AUC，RMSE 和其他统计信息）对于识别模型出了什么问题或如何改进模型的指导性不够。
作为一种可视化分析工具，Manifold 可让机器学习从业人员查看整体摘要指标之外的内容，以检测模型不准确预测的数据子集。Manifold 还能够通过显示性能较好和较差的数据子集之间的特征分布差异来解释模型性能不佳的潜在原因。
