模型预测值与残差的可视化分析（使用R语言）

最新推荐文章于 2024-09-03 19:40:44 发布

DevRevolt

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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语言进行模型预测值与残差的可视化分析，以此评估模型性能和准确性。通过绘制散点图，观察残差在零附近的分布情况，判断模型是否存在系统性偏差，从而理解模型的拟合程度和预测能力。

模型预测值与残差的可视化分析（使用R语言）

在机器学习和统计建模中，模型预测值与残差的关系分析是评估模型性能和准确性的重要步骤之一。通过可视化模型预测值与残差之间的关系，我们可以检查模型是否存在任何系统性的偏差或模式，并评估模型对数据的拟合程度。

在本文中，我们将使用R语言来实现模型预测值与残差的关系可视化。首先，我们需要准备一些数据并拟合一个模型。以下是一个简单的示例，假设我们有一个用于预测房屋价格的线性回归模型。

# 导入必要的包
library(ggplot2)

# 创建示例数据
set.seed(123)
x <- seq(1, 10, length.out = 100)
y <- 2 * x + rnorm(100)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 提取模型预测值和残差
predicted <- predict(model)
residuals <- resid(model)

# 创建数据框
data <- data.frame(x, y, predicted, residuals)

# 绘制模型预测值与残差的关系图
ggplot(data, aes(x = predicted, y = residuals)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed") +
  xlab("模型预测值") +
  ylab("残差") +
  ggtitle("模型预测值与残差的关系")

在上述代码中，我们首先导入了ggplot2包

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