线性回归预测模型中， 模型评估的图怎么画

在线性回归预测模型中，有几种常见的图用于评估模型的性能。以下是其中两种常见的图形：

1. 残差图（Residual Plot）：残差是指观测值与预测值之间的差异。绘制残差图可以帮助我们检查模型是否满足线性回归的假设，包括线性性、独立性和正态性。在残差图中，横轴通常是预测值，纵轴是残差值。如果模型符合假设，则残差应该在0附近随机分布，没有明显的模式。

2. 预测值与观测值散点图（Predicted vs. Actual Plot）：在这个图中，横轴是预测值，纵轴是观测值。通过比较预测值和实际观测值，我们可以评估模型的拟合程度。如果模型拟合良好，数据点应该在一条近似的对角线附近分布。

这些图形可以使用各种数据可视化工具来绘制，如Python中的matplotlib和seaborn库，R语言中的ggplot2等。具体绘制方法取决于你使用的编程语言和工具。