如何对其进行数据可视化

要对线性回归预测结果进行数据可视化，您可以使用`matplotlib`库来绘制散点图和回归线。

首先，您需要安装`matplotlib`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

接下来，您可以使用以下代码来进行数据可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 提取需要进行预测的两列数据
X = data['column1'].values.reshape(-1, 1)  # 第一列数据
y = data['column2'].values  # 第二列数据

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
prediction = model.predict(X)

# 绘制散点图
plt.scatter(X, y, color='blue', label='Actual')

# 绘制回归线
plt.plot(X, prediction, color='red', linewidth=2, label='Regression')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

请将代码中的`your_file.csv`替换为您的CSV文件路径，并将`column1`和`column2`替换为您想要进行预测的两列数据。

这样，您就可以使用Python对线性回归预测结果进行数据可视化了。