plot_prediction

`plot_prediction`通常是在机器学习或数据分析库中用于可视化模型预测结果的方法。它可以帮助我们理解模型对新输入数据的响应情况。具体实现可能会因使用的库不同而有所差异。

以Python的Scikit-Learn库为例[^4]，如果你有一个训练好的线性回归模型，你可以这样做：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了数据集X and y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集做一个预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 使用matplotlib画出预测与实际值的关系
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Model Predictions vs Actual Values')
plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], color='red')  # 添加一条45度线作为参考
plt.show()

这会绘制出一个散点图，其中x轴是真实值，y轴是预测值。红色直线表示完美预测（y=x）。