读取advertising.xlsx数据集，取0.3作为测试集，绘制测试集预测结果和真实标签的折线图。并分析图中所包含的信息。 （1）提交图片标题为线性回归预测销量+名字+学号后两位。 （2）撰写分析文本，200字以上。

首先，为了完成这个任务，你需要使用Python的数据处理库pandas来加载数据集，如`read_excel`函数，以及数据可视化库matplotlib来进行绘图。假设你的数据集存储在名为"data"的DataFrame中：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_excel('advertising.xlsx')

# 随机划分训练集和测试集，这里假定有70%的数据用于训练，30%用于测试
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('sales', axis=1), data['sales'], test_size=0.3, random_state=42)

# 线性回归模型（这里假设我们使用的是LinearRegression）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(y_test, label='实际销量')
plt.plot(y_pred, label='预测销量')
plt.title(f'线性回归预测销量 - 学号后两位 {your_student_id}')
plt.xlabel('样本索引')
plt.ylabel('销量')
plt.legend()
plt.show()

# 分析
分析文本：
通过这张图，我们可以观察到实际销售量与预测销售量之间的对比。如果预测线接近实线，表示模型对销量的预测准确度较高；若两者偏离较大，则说明模型可能存在过拟合或欠拟合情况。斜率和截距反映了模型参数的影响，结合R²分数可以评估模型的整体性能。另外，学号后两位信息可能代表了随机抽样过程中的个体差异，有助于理解预测的异质性。总体来说，这张图直观地展示了模型在新数据上的表现，并为我们调整和优化模型提供了依据。