运行上述代码后，将输出一个散点图，其中 x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示预测的目标方向。这个图像可以用来评估模型的性能。如果模型的预测结果与真实结果高度相关，则可以得出结论，该FC神经网络可以成功地实现FMCW雷达DoA估计。再和我详细描述一下这个散点图

好的。这个散点图是用来评估模型的性能的，它可以帮助我们直观地看到模型的预测结果与真实结果之间的关系。其中，x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示模型预测的目标方向。每个点都代表一个样本，比如说一次雷达扫描得到的数据。

如果模型的预测结果与真实结果高度相关，也就是说，散点图中的点都聚集在一条直线上，那么我们可以得出结论，该FC神经网络可以成功地实现FMCW雷达DoA估计。反之，如果点之间的分布比较散乱，那么我们就需要重新考虑模型的设计和参数设置，以提高其精度和稳定性。因此，散点图是评估模型性能的一种重要工具，可以帮助我们更好地理解模型的优劣之处，指导我们进行进一步的优化和改进。

相关问题

给出用matlab绘制一个点都集中在一条直线上的散点图的代码， x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示预测的目标方向。

可以使用MATLAB中的scatter函数来绘制散点图。对于所有点都在一条直线上的情况，可以将x轴和y轴上的值设置为相同的值。

下面是一个示例代码：

% 生成随机数据，使其都在一条直线上
x = linspace(0, 10, 50);
y = x + randn(size(x));

% 绘制散点图
figure
scatter(x, y)

% 设置x轴和y轴的刻度值
ticks = linspace(0, 10, 5);
xticks(ticks)
yticks(ticks)

% 设置x轴和y轴的标签
xlabel('True target direction')
ylabel('Predicted target direction')

% 显示图例
legend('Data points')

该代码将生成50个点，这些点都在一条直线上，然后使用scatter函数绘制散点图。x轴和y轴的刻度值设置为0到10的均匀分布，标签设置为“True target direction”和“Predicted target direction”，并显示图例。

excel散点图一个x轴对应多个y轴，x轴也有多个

如果一个x轴对应多个y轴，可以使用Excel的多系列散点图进行绘制。

以下是基本的步骤：

1. 准备数据：将每个x轴对应的所有y轴的数据放在一起，如下表所示：

| x轴 | y轴1 | y轴2 | y轴3 |
|-------|-------|-------|-------|
| 1 | 2 | 5 | 7 |
| 2 | 3 | 6 | 8 |
| 3 | 4 | 7 | 9 |
| 4 | 5 | 6 | 7 |

2. 选择数据范围：选择整个数据范围，包括x轴和所有y轴的数据。

3. 创建散点图：在Excel中选择插入图表，选择散点图，并选择多系列散点图。

4. 设置系列：在系列选项卡中，设置每个系列的名称、x轴范围和y轴范围。

5. 完成：点击确定，即可生成散点图。

生成的散点图如下所示：