使用R语言的plot函数可视化预测值和实际值的线图

R语言plot函数：预测值与实际值线图可视化

最新推荐文章于 2023-08-29 02:50:00 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函数创建预测值和实际值的线图，以对比分析模型预测与实际观测数据。通过设置向量、颜色、标记等参数，可以清晰展示两者的变化趋势，有助于评估模型性能。

使用R语言的plot函数可视化预测值和实际值的线图

在数据分析和机器学习领域，常常需要对模型的预测结果与实际观测值进行对比分析。一个常见的方法是使用线图（line plot）来可视化预测值和实际值的变化趋势。在R语言中，我们可以使用plot函数来实现这个目标。

下面我将为你展示如何使用R语言的plot函数来可视化预测值和实际值的线图。

首先，假设我们有一组实际观测值和对应的预测值。我们可以将这些值存储在两个向量中，例如actual_values和predicted_values。

# 创建实际观测值和预测值向量
actual_values <- c(10, 15, 12, 8, 20)
predicted_values <- c(12, 14, 10, 9, 18)

接下来，我们使用plot函数来创建线图。我们将实际观测值作为y轴的值，将预测值作为x轴的值，并使用不同的颜色和标记来区分两条曲线。

# 创建线图
plot(predicted_values, type = "b", pch = 16, col = "blue", ylim = range(c(actual_values, predicted_values)), ylab = "值", xlab = "观测点")
lines(actual_values, type = "b", pch = 16, col = "red")
legend("topright", legend = c("预测值", "实际值"), col = c("blue", "red

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