Python:为什么我的线性回归图给出了许多凌乱的彩色线？

Question

这是我得到的代码，但我不确定为什么它会给我一个如此糟糕的情节。我哪里出错了？

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data', header = None, sep = '\s+')
df.columns = ["CRIM", "ZN", 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT','MEDV']
# print df
X = df.iloc[:,:-2].values
y = df.iloc[:,-1].values

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(X, lr.predict(X))
plt.show()

Answer 1

我怀疑您的问题/困惑在于问题的规模。我的理解是，您期望看到一条线穿过像 here 这样的点。其中 line 函数接受 X 并输出 lr.predict(X)。您不会看到这一行，因为您的 X 变量有 12 列，因此您有12 个不同的自变量。

如果您尝试将所有这些与您的一个因变量 lr.predict(X) 一起绘制，那么您将需要 13 个维度。 plot 方法不会为您绘制该图。相反，它尝试为 X 中的每个维度绘制 12 条不同的线。这就是您所看到的。