optunaの主な可視化機能

plot_optimization_history(study)

試行ごとの目的関数値の変化を時系列で表示。最適化の進行状況を確認可能。

各パラメータの目的関数に対する重要度（Shapley値ベース）を棒グラフで表示します。

plot_slice(study)

各パラメータの値と目的関数の関係をスライスプロットで表示。分布傾向が見やすい。

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plot_pareto_front(study)

多目的最適化の場合のパレートフロントを可視化。目的関数同士のトレードオフが分かる。

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plot_parallel_coordinate(study)

各ハイパーパラメータと目的関数との関係を並列座標で表示。パラメータ間の相互関係も見える。

plot_intermediate_values(study)

plot_contour(study)

2つのパラメータの組み合わせと目的関数の関係を等高線図で表示。組み合わせの影響を視覚化。

plot_edf(study)

経験的分布関数（EDF）を表示し、目的関数値の分布を可視化。

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全トライアルのハイパーボリューム履歴を表示。多目的最適化で目的関数が複数ある場合にパフォーマンスの推移が分かる。

ターゲット値のランクを色分けした散布図でパラメータ間の関係を表示。

指定パラメータが欠落するトライアルは描画されない。

将来の目的関数改善の可能性や誤差を評価し折れ線グラフとして可視化。

最適化を続けるかの判断に役立つ。

スタディのタイムラインをプロットし、トライアルのライフタイムの重なりや実行期間を可視化。