#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码

好的，我来逐行解释每一行代码的含义：

plt.figure(figsize=(10,6))

创建一个新的图形，并设置图形的大小为(10,6)。

t = np.arange(len(X_test))

创建一个长度为X_test长度的等差数列，用于表示X_test数据的序号。

plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test')

绘制y_test曲线，使用红色表示，线宽为2，标签为'y_test'。

plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat')

绘制y_hat曲线，使用绿色表示，线宽为2，标签为'y_hat'。

plt.legend()

显示图例。

plt.xlabel('test data')
plt.ylabel('price')

设置x轴和y轴的标签。

plt.show()

显示图形。

综合起来，这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值y_hat绘制在同一张图中，方便比较它们的差异和趋势。其中，通过设置x轴的标签“test data”和y轴的标签“price”，可以更清晰地表达图形的含义。