Python语言编写线性回归预测模型上显示预测点

在Python中，线性回归预测模型通常用于建立输入变量和目标变量之间的线性关系。当你训练好一个线性回归模型后，可以使用它对新的输入数据进行预测。假设我们已经有一个名为`model`的训练好的线性回归模型，以及一些新的输入数据`X_new`，你可以这样做来显示预测点：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设 model 已经训练完成
model = LinearRegression()

# 假设 X_new 是一个新的特征矩阵，y_new 将用于计算预测值
X_new = np.array([[1], [2], [3]])  # 新的数据点，这里是一个二维数组
y_pred = model.predict(X_new)  # 预测值

# 显示预测点，比如用matplotlib画散点图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_new[:, 0], y_new, color='blue', label='Actual Values')
plt.plot(X_new[:, 0], y_pred, color='red', label='Predicted Points')
plt.xlabel('Input Feature')
plt.ylabel('Target Value')
plt.legend()
plt.show()  # 输出预测点的可视化图形

在这个例子中，预测点会被标记为红色，实际数据点为蓝色。记得替换`y_new`为你实际的目标值，如果没有给出则需要假设或者从已有数据集中取。