我繪制最佳擬合線的代碼如下所示
plt.scatter(X_test.values, Y_test.values, color="black") # throws error in this line
plt.plot(Y_test, y_pred, color="blue", linewidth=3)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
ValueError: x 和 y 的大小必須相同
更新 - 輸出
uj5u.com熱心網友回復：
到目前為止，您正在嘗試繪制 63 個變數（從X_test），這是不可能的。最好的解決方案是從資料集中選擇一個變數并查看它。如果您有一個要評估的特定變數，這是最好的。
但是，您似乎想了解模型的性能。Sklearn 有一個不錯的頁面，介紹了可用于評估回歸模型的不同指標。
uj5u.com熱心網友回復：
您的意思是分散 y_pred 和 Y_test，而不是 X_test 和 Y_test 嗎？
X_test.values 將是一個包含 n_rows * n_cols 值的陣列陣列
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