plt.plot(y_test, label='true data') 根据提示，在右侧编辑器补充代码，训练模型及预测结果。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入：略； 预期输出：略

`plt.plot()` 函数在matplotlib库中用于绘制线图，这里是在Python的数据可视化过程中常用的一个操作。当你看到 `plt.plot(y_test, label='true data')` 这一行代码时，它通常是用于将数据集中的真实测试数据 `y_test` 绘制出来，并给这个数据系列添加标签 'true data'，以便于区分和理解图形。

这通常在机器学习项目的验证或评估阶段，当模型训练完成后，我们会用它来展示实际数据（真实值）与模型预测的结果之间的对比，帮助我们检查模型性能。

为了完成这个任务，你需要首先有一个已经训练好的模型和对应的测试数据 `y_test`。下面是一个简单的示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 示例用线性回归模型

# 假设你已经有了模型和y_test
model = LinearRegression()  # 创建模型实例
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型 (X_train 和 y_train 是训练数据)

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 将真实数据和预测数据绘图
plt.figure()
plt.plot(y_test, color='red', label='true data')  # 真实数据
plt.plot(y_pred, color='blue', label='predicted data')  # 模型预测
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()  # 显示图形

在这个例子中，`X_train`, `y_train`, `X_test`, `y_test` 分别是训练特征、训练目标、测试特征和测试目标。