怎么给类似一元线性回归密度图加直线
时间: 2024-06-22 20:03:15 浏览: 5
在给一元线性回归模型的结果绘制密度图时,通常我们会添加一条最佳拟合的直线(也称为回归线或决策边界)以直观地展示数据和模型的关系。以下是如何在Python中使用Matplotlib和Seaborn库来实现这个过程:
1. 导入所需的库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="ticks")
```
2. 准备数据,这里假设已经有一个一元线性回归模型(例如,`model`)和预测值(`y_pred`),以及真实的观测值(`y_true`):
```python
x = # x轴数据
y_pred = model.predict(x)
y_true = # 实际观测值
```
3. 绘制密度图:
```python
# 创建密度图
sns.kdeplot(y_true, label="True Distribution", color="tab:blue")
sns.kdeplot(y_pred, label="Predicted Distribution", color="tab:orange")
# 添加回归线
sns.regplot(x=x, y=y_pred, ci=None, color="black", linestyle="--", label="Regression Line")
```
4. 添加标题和标签:
```python
plt.title("Density plot with regression line for One-Variable Linear Regression")
plt.xlabel("Response Variable")
plt.ylabel("Density")
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
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