是在数据分析和机器学习中常用的可视化方法。它们用于展示分类变量与连续变量之间的关系,并帮助我们理解和预测数据的趋势和模式。
真实散点图是根据已有的数据样本绘制的图表,其中分类变量用不同的符号或颜色表示。每个数据点的位置由连续变量的值决定,而分类变量则用于将数据点分组。通过观察真实散点图,我们可以直观地了解分类变量与连续变量之间的关系,例如是否存在明显的趋势或模式。
预测散点图则是基于训练好的模型对新数据进行预测,并将预测结果绘制成散点图。预测散点图可以帮助我们验证模型的准确性和可靠性,以及预测新数据的分类情况。通过观察预测散点图,我们可以评估模型的性能,并根据预测结果进行决策或优化。
分类数据的真实散点图与预测散点图在许多领域都有广泛的应用,例如市场调研、金融分析、医学研究等。它们可以帮助我们发现数据中的规律和趋势,预测未来的趋势和模式,并支持决策和优化过程。
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