可视化残差分布和样本邻居残差的对比

可视化残差分布和样本邻居残差的对比

在机器学习任务中，我们通常会使用残差（residual）来衡量模型预测值与真实值之间的差异。残差的分布可以提供有关模型性能和数据集特点的重要信息。此外，了解特定样本邻居的残差对于理解模型在不同数据点上的表现也是很有帮助的。本文将介绍如何使用R语言进行可视化，来对比数据集的残差分布和特定样本邻居的残差。

首先，我们需要准备一个数据集和模型。这里我们以回归问题为例，使用一个简单的线性回归模型来说明。假设我们已经训练好了一个线性回归模型，并得到了预测结果。

# 导入必要的库
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 准备数据集
data <- data.frame(x = 1:100, y = 1:100 + rnorm(100))

# 训练线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 得到预测结果
predictions <- predict(model, newdata = data)

接下来，我们计算每个数据点的残差，并绘制残差的分布图。

# 计算残差
residuals <- data$y - predictions

# 绘制残差分布图
ggplot(data, aes(x = residuals)) +
  geom_hist