如何通过 sklearn 代码和 matplotlib 在 python 中绘制线性回归？答案

【问题标题】：How to graph a linear regression in python through sklearn code and matplotlib?如何通过 sklearn 代码和 matplotlib 在 python 中绘制线性回归？
【发布时间】：2020-02-19 04:39:04
【问题描述】：

我的代码非常简单，我不知道如何绘制线性回归的图形。

X = data[featured_cols]
Y = data["Total Spend"]
lm = LinearRegression()
lm.fit(X , Y)

data["Total Spend Prediction"] = lm.predict(pd.DataFrame(data[featured_cols]))

我试过这个：

y_pred = data["Total Spend Prediction"]
plt.plot(X, Y, "ro")
plt.plot(X, y_pred, "ro")

但我收到一条错误消息：“X 和 Y 的大小应该相同”

【问题讨论】：

您应该绘制数据框的一列值与另一列的值。但是这里的 X 是一个多列的数据框，而 Y 是一个系列

标签： python pandas matplotlib scikit-learn

【解决方案1】：

所以我用我自己的数据测试了你的代码，但无法重现错误。我最好的建议是检查你的 matplotlib 版本，因为对我来说 plt.plot 可以很好地处理 X 或 Y 等多个列，但可能较旧的 matplotlib 不能这样工作。

【讨论】：