scikit learn回归建模生成数据可视化

在Scikit-learn中，我们可以使用matplotlib库将生成的数据进行可视化，以便更好地理解数据的特征。下面是一个示例代码，它使用生成的回归数据绘制了一个散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], y)

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Target')
plt.title('Regression Data')

# 显示图像
plt.show()

这个例子使用matplotlib的scatter函数绘制了一个散点图，其中X[:, 0]表示特征数组中的第一列特征，y表示目标数组。我们可以使用xlabel、ylabel和title函数添加标签和标题，使用show函数显示图像。

除了散点图，还可以使用其他类型的图表进行数据可视化，比如折线图、直方图、箱线图等等。根据数据的特点，选择不同的图表可以更好地理解数据。