机器学习之Python数据可视化

1、先导入一个包，训练模型使用

备注：先要完成数据的预处理（数据导入和分割，X_train, X_text, Y_train, Y_test）为分割好的数据

from sklearn.linear_model import LinearRegression

regressor = LinearRegression()

regressor.fit(X_train, Y_train)

2、通过X_text, Y_test预测结果、检验结果

y_pred = regressor.predict(X_text)

y_pre与y_test数据

3、数据可视化

plt.scatter(X_train,Y_train,color = 'red')

plt.title = ('Salary vs Experience(Training set)') #Y轴 X轴 哪个组的数据（测试组）

plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train),color = 'blue')#斜率线蓝色

plt.xlabel = ('Years of experience(Tranining set)')#X轴 工作经验

plt.ylabel = ('Salary')#Y轴 薪水

plt.show()

数据可视化