如何让拟合多元线性回归模型mdl可视化

时间: 2023-08-14 07:03:13 浏览: 62
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: ``` python 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。

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