对上述岭回归模型评价的可视化代码

为了对岭回归模型进行评价并可视化，你可以使用Python的数据分析库如`pandas`来创建表格，并结合`matplotlib`或`seaborn`进行图形展示。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个包含模型性能数据的DataFrame，比如df，其中包含R方（R_square）列
df = pd.DataFrame({
    'Model': ['Multivariate Linear Regression', 'Ridge Regression', 'Lasso Regression'],
    'R_square': [0.8539, 0.8381, 0.8111],
})

# 创建条形图比较不同模型的R方
plt.figure(figsize=(8, 6))
bar_width = 0.35
index = np.arange(len(df['Model']))

bars = plt.bar(index, df['R_square'], bar_width, label='R Square')

for i, bar in enumerate(bars):
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), round(df.loc[i, 'R_square'], 2), ha='center', va='bottom')

plt.xticks(index, df['Model'])
plt.xlabel('Models')
plt.ylabel('R Square')
plt.title('Regression Model Comparison - R Squared Scores')
plt.legend()
plt.show()

# 结果说明：模型得分（R方）越高，模型效果越好，所以图表会直观地显示多元线性回归 > 岭回归 > 套索回归

这个代码片段将创建一个条形图，展示了不同模型的R方值，帮助你清晰地看到模型之间的相对性能。