如何让拟合多元线性回归模型mdl可视化

要将多元线性回归模型的拟合可视化，一种常见的方法是绘制预测值与实际值之间的散点图，并添加一条拟合线。具体步骤如下：

1. 首先，使用模型对数据进行拟合，并生成预测值。

2. 然后，将实际值与预测值绘制在同一张图表上，可以使用 matplotlib 库进行绘制。

3. 在图表上添加一条拟合线，可以使用 numpy 库中的 linspace 函数生成一组横坐标，然后使用模型参数计算出对应的纵坐标。

4. 最后，添加图表标题、横轴标签、纵轴标签等必要信息，使得图表更加清晰易懂。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 3)
y = np.dot(X, [4, 2, 1]) + 0.5 * np.random.randn(100)

# 拟合多元线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
mdl = LinearRegression().fit(X, y)

# 绘制预测值与实际值之间的散点图，并添加拟合线
y_pred = mdl.predict(X)
plt.scatter(y, y_pred)
plt.plot(np.linspace(0, 10, 100), np.linspace(0, 10, 100), 'r--')
plt.xlabel('Actual values')
plt.ylabel('Predicted values')
plt.title('Scatter plot of actual vs predicted values')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了一组模拟数据，然后使用 sklearn 中的 LinearRegression 类对其进行拟合。接着，我们绘制了预测值与实际值之间的散点图，并添加了一条红色虚线作为拟合线。最后，我们添加了横轴标签、纵轴标签和标题，使得图表更加清晰易懂。