jupyter散点图模型评估

Jupyter是一款基于Web的交互式计算平台，支持多种编程语言。散点图是一种常用的数据可视化方式，可以用来展示两个变量之间的关系。在Jupyter中，可以使用Python的Matplotlib库绘制散点图并对模型进行评估。

对于散点图模型评估，主要是用来观察数据集中是否存在异常值或者是否存在明显的线性或非线性关系。如果散点图呈现出线性关系，则可以使用线性回归模型进行建模和预测；如果散点图呈现出非线性关系，则需要使用其他的回归模型进行建模和预测。

在Jupyter中，使用Matplotlib绘制散点图可以通过以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴和y轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置x轴和y轴标签
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

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