用matplotlib画什么图来表达自回归分析的预测值、实际值、误差、准确率、均方差和标准差

可以使用折线图（line plot）或散点图（scatter plot）来表达自回归分析的预测值、实际值和误差，以及用柱状图（bar plot）表示准确率、均方差和标准差。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.arange(1, 11)
y_pred = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
y_true = np.array([12, 25, 33, 44, 55, 67, 77, 85, 95, 105])
error = y_true - y_pred
accuracy = 0.8
mse = 50
std = 7

# 绘制预测值、实际值和误差的折线图
plt.plot(x, y_pred, label='Predicted')
plt.plot(x, y_true, label='Actual')
plt.plot(x, error, label='Error')
plt.legend()
plt.title('Predicted vs Actual Values')
plt.xlabel('Observation')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 绘制准确率、均方差和标准差的柱状图
plt.bar(['Accuracy', 'MSE', 'STD'], [accuracy, mse, std])
plt.title('Accuracy Metrics')
plt.show()

运行结果：


左侧为预测值、实际值和误差的折线图，右侧为准确率、均方差和标准差的柱状图。