绘制真实值与实际值

在机器学习领域，绘制真实值与实际值（Actual vs Predicted）图表是评估线性回归模型性能的一种广泛使用的技术。这种图表能够显示模型预测的结果与实际观测值之间的差异。

为什么要绘制真实值与实际值？

绘制真实值与实际值有以下优点：

1. 明确直观：通过图表能够非常直观地了解模型的预测效果，直接比较模型预测值和真实值的差异。

2. 客观准确：图表能够客观呈现模型预测值和真实值的偏差分布情况，用于评价模型预测的准确性。

3. 可以找出异常值：比较真实值和预测值之间的差异，能够找出一些预测值与真实值之差较大的异常点，用于进一步排除模型的缺陷。

如何绘制真实值与实际值？

下面我们通过Python代码实现绘制真实值与实际值的过程。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

# 绘制真实值与实际值图表
plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.title('Actual vs Predicted')
plt.show()

我们首先导入需要使用的库，然后通过pd.read_csv()函数导入需要使用的数据集。然后，我们将数据划分为自变量和因变量，并构建线性回归模型。接着，我们使用model.predict()函数得到预测结果，并使用plt.scatter()函数绘制出真实值与实际值之间的分布情况，并加上适当的标注。

结论

通过上述代码，我们可以绘制出真实值与实际值之间的图表，用于评价机器学习模型预测的性能。通过这种图表，我们可以在直观和客观的情况下检查模型的预测准确性，并可以找出一些异常点，用于进一步优化机器学习模型的性能。