使用R语言中的plot函数可视化线图对比预测值和实际值曲线

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本文介绍了如何使用R语言的plot函数创建线图，对比预测值和实际值的曲线，以评估预测模型的准确性和有效性。通过实例展示了数据准备、线型设定、图表美化和图例添加的过程，强调了这种可视化分析在决策和模型改进中的作用。

使用R语言中的plot函数可视化线图对比预测值和实际值曲线

在数据分析和机器学习中，我们经常需要对预测值和实际值进行比较和评估。一种常见的方法是使用可视化工具来绘制预测值和实际值的曲线，并直观地比较它们之间的差异和趋势。在R语言中，我们可以使用plot函数来实现这个目标。下面是一个示例，展示了如何使用plot函数来可视化线图对比预测值和实际值曲线。

首先，我们需要准备一些示例数据。假设我们有一组观测值和相应的预测值，我们希望将它们可视化为曲线。以下是一个简单的数据示例，其中包含10个观测值和相应的预测值：

# 创建示例数据
observed <- c(2, 5, 7, 8, 9, 12, 15, 18, 20, 22)  # 实际观测值
predicted <- c(3, 4, 6, 8, 10, 11, 14, 16, 19, 21)  # 预测值

接下来，我们可以使用plot函数将这些值可视化为曲线。在plot函数中，我们将实际观测值和预测值作为参数传递给函数，并使用type参数指定要绘制的线型。在这个例子中，我们将实际观测值绘制为实线，将预测值绘制为虚线。我们还可以添加标题和轴标签来增加图表的可读性。

# 绘制线图对比预测值和实际值曲线
plot(observed, type = "l", col = "blue", ylim = c(0, 25), xlab = "观测值索引", ylab = "值", main = "预测值 vs 实际值")
lines(predicted, type = "l", col = "re