python鲍鱼年龄预测数据可视化

### Python 实现鲍鱼年龄预测的数据可视化

对于鲍鱼年龄预测的任务，可以通过多种方式实现数据的可视化。这里展示如何利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来绘制预测结果与实际值之间的对比图以及模型性能评估图表。

#### 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="darkgrid")

#### 加载并准备数据集
假设已经有一个名为 `abalone.csv` 的文件包含了处理后的鲍鱼数据。

data = pd.read_csv('abalone.csv')
X = data.drop(['Rings'], axis=1).values  # 特征列
y = data['Rings'].values                 # 目标变量（环数）

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 构建简单线性回归模型

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

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)

#### 可视化真实值 vs 预测值
创建散点图显示真实的鲍鱼年龄（由 "Rings" 表示）与预测得到的结果之间的关系。

plt.figure(figsize=(10,6))
ax = sns.scatterplot(x=y_test, y=predictions)
ax.set_xlabel('True Values ')
ax.set_ylabel('Predicted Values ')
lims = [
    np.min([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]),  # 找到最小坐标轴范围
    np.max([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]),  # 找到最大坐标轴范围
]
ax.plot(lims, lims, 'k-', alpha=0.75, zorder=0)
plt.xlim(lims)
plt.ylim(lims)
plt.title('Actual vs Predicted values for Abalone Age Prediction', fontsize=15)
plt.show()

此部分代码展示了如何使用Python中的常用绘图工具包来进行基本的数据探索性和诊断性的图形分析[^1]。