plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations'])什么意思

这段代码用于绘制线性回归模型的拟合效果。其中，plt.scatter用于绘制样本点的散点图，plt.plot用于绘制回归线，plt.title设置图表标题，plt.xlabel和plt.ylabel分别设置x轴和y轴的标签，plt.legend用于添加图例，其中'Regression Line'表示回归线，'Observations'表示样本点。

相关问题

plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red')有哪些组合

这两行代码可以组合成以下几种形式：

1. plt.scatter(X, y, color='blue')：只显示散点图
2. plt.plot(X, y_pred, color='red')：只显示拟合曲线
3. plt.scatter(X, y, color='blue') 和 plt.plot(X, y_pred, color='red') 组合：同时显示散点图和拟合曲线
4. plt.plot(X, y_pred, color='red') 和 plt.scatter(X, y, color='blue', alpha=0.5) 组合：同时显示拟合曲线和半透明散点图，其中 alpha 参数控制散点图透明度。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 df = pd.read_csv('./二手房.csv',encoding='gbk') df.head(10)# 取出房屋面积和房龄作为特征 X = df[['Square','house age']].values # 取出房价作为标签 y = df['price'].values # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = lr.predict(X_test)plt.scatter(X_train[:, 0], y_train, color='blue', label='Training set') plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='green', label='Test set') # 绘制模型预测结果 plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='red', label='Prediction') plt.title('House Prices Prediction') plt.xlabel('Square') plt.ylabel('price') plt.legend(loc='upper left') plt.show()拟合曲线不是一条直线如何修改代码

如果想让拟合曲线不是一条直线，可以使用多项式回归模型来进行拟合。可以将特征进行多项式转换，再使用线性回归模型进行拟合。修改代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 

# 读取数据 
df = pd.read_csv('./二手房.csv',encoding='gbk') 
df.head(10)

# 取出房屋面积和房龄作为特征 
X = df[['Square','house age']].values 

# 取出房价作为标签 
y = df['price'].values 

# 将特征进行多项式转换 
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) 
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 将数据集拆分为训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型 
lr = LinearRegression() 

# 训练模型 
lr.fit(X_train, y_train) 

# 在测试集上进行预测 
y_pred = lr.predict(X_test)

# 绘制散点图 
plt.scatter(X_train[:, 0], y_train, color='blue', label='Training set') 
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='green', label='Test set') 

# 绘制拟合曲线 
X_sorted = np.sort(X_test[:, 0]) 
y_pred_sorted = lr.predict(poly_features.fit_transform(np.c_[X_sorted, np.zeros_like(X_sorted)])) 
plt.plot(X_sorted, y_pred_sorted, color='red', label='Prediction') 

plt.title('House Prices Prediction') 
plt.xlabel('Square') 
plt.ylabel('price') 
plt.legend(loc='upper left') 
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了 `PolynomialFeatures` 类来进行特征转换，将特征进行了二次多项式转换。然后使用线性回归模型来进行拟合，最后绘制出散点图和拟合曲线。