使用R语言的plot函数可视化预测值和实际值的线图对比

最新推荐文章于 2024-10-04 16:40:23 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言的plot函数创建预测值与实际观测值的线图对比，以评估模型的准确性和性能。通过绘制线图，可以直观比较两者趋势和差异，帮助理解模型预测能力。

使用R语言的plot函数可视化预测值和实际值的线图对比

在数据分析和机器学习中，我们经常需要对模型的预测结果与实际观测值进行对比分析。其中一种常用的可视化方法是通过线图来展示预测值和实际值的曲线，从而直观地评估模型的准确性和性能。在本文中，我们将学习如何使用R语言的plot函数来实现这一可视化功能。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一组预测值和相应的实际观测值，可以将它们存储在两个向量或数据框中。下面是一个简单的示例，其中包含10个样本的预测值和实际观测值：

# 预测值
predicted <- c(1.2, 2.5, 3.1, 4.8, 5.2, 6.7, 7.9, 8.5, 9.2, 10.1)

# 实际观测值
actual <- c(1.0, 2.2, 3.2, 4.5, 5.0, 6.5, 7.8, 8.2, 9.5, 10.0)

接下来，我们可以使用plot函数创建一个线图来对比预测值和实际观测值的曲线。在plot函数中，我们将预测值和实际观测值作为两个参数传递给函数，并使用type参数指定曲线类型为"l"（表示线条）。以下是绘制线图的代码：

# 绘制线图
plot(predicted, type = "l", col = "blue", ylim = range(c(predicted, actual)), xlab = "样本编号", ylab = "值")
lines(actual, col = "red")
legend("topright", legend = c("预测值", "实际值"), col =

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