python真实和预测结果做回归的r2图

Python中的r2图是一种用于比较真实结果和预测结果之间的相关性和拟合程度的图形展示方式。r2图通常由散点图和回归线组成。

首先，我们需要获取真实结果和预测结果的数据。真实结果是指我们已经知道的实际结果，预测结果是使用回归模型得出的预测值。

接下来，我们可以使用Python中的数据可视化库（如matplotlib）创建r2图。首先，我们将真实结果和预测结果作为散点图展示在图中。x轴表示真实结果，y轴表示预测结果。每个点代表一个样本。

然后，我们添加一条回归线，该线表示真实结果和预测结果之间的拟合程度。回归线的斜率和截距由回归模型所确定。回归线的斜率表示预测结果与真实结果的关系，截距表示预测结果的起点。

最后，我们可以使用r2评分来衡量真实结果和预测结果之间的相关性。r2评分表示预测模型能够解释真实结果变异程度的比例，取值范围为0到1。r2评分越接近1，表示模型拟合的越好，预测结果与真实结果的相关性越强。

通过观察r2图，我们可以直观地了解真实结果和预测结果之间的关系。如果散点围绕回归线分布较为密集，且回归线拟合度较高，说明模型预测结果较准确。反之，如果散点分布较为分散，且回归线拟合度较低，说明模型预测结果不太可靠。

总之，Python中的r2图可以帮助我们直观地了解回归模型的拟合程度和预测结果的准确性，是回归分析中常用的可视化工具之一。