如何将预测值和实际值做可视化分析，写出代码

可以使用Python中的matplotlib库来进行可视化分析，以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 预测值和实际值
y_pred = [1, 2, 3, 4, 5]
y_true = [1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 4.9]

# 绘制散点图
plt.scatter(y_true, y_pred)

# 绘制直线
plt.plot([0, 5], [0, 5], 'r')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Predicted vs Actual')
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将预测值和实际值绘制成散点图，并绘制一条直线表示理想情况下预测值和实际值完全一致。通过观察散点图的分布情况，可以初步判断预测模型的准确性和误差情况。