在一个绘图中绘制多个lm()模型

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据保存在data.csv文件中
x = data[['x1', 'x2', 'x3']]  # 自变量
y = data['y']  # 因变量

# 创建模型
model1 = LinearRegression()
model2 = LinearRegression()
model3 = LinearRegression()

# 拟合模型
model1.fit(x, y)
model2.fit(x, y)
model3.fit(x, y)

# 绘制模型拟合曲线
plt.scatter(x['x1'], y, color='red', label='Actual')  # 实际观测值
plt.plot(x['x1'], model1.predict(x), color='blue', label='Model 1')  # 模型1的预测值
plt.plot(x['x1'], model2.predict(x), color='green', label='Model 2')  # 模型2的预测值
plt.plot(x['x1'], model3.predict(x), color='orange', label='Model 3')  # 模型3的预测值

plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()