误差散点图: SVM回归

误差散点图（Error Scatter Plot）是一种用于可视化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）回归模型的评估工具。它用于展示真实值与预测值之间的误差情况，帮助我们理解模型的性能。

该图形通常以横轴表示真实值，纵轴表示预测值。每个数据点代表一个样本，其中横坐标表示真实值，纵坐标表示模型对该样本的预测值。误差散点图中的每个点可以通过距离来表示真实值与预测值之间的误差大小，通常使用垂直线段连接每个点与理想对角线，以便更直观地观察误差情况。

通过观察误差散点图，我们可以判断模型的预测能力以及其在不同真实值范围内的表现。如果数据点集中在理想对角线附近且分布较紧密，则说明模型的预测与真实值较为一致，模型性能较好。如果数据点分散在图像四周或者呈现某种模式，说明模型的预测与真实值之间存在较大误差，模型可能需要进一步调整或改进。

腾讯云提供的相关产品中，与SVM回归模型相关的是机器学习服务。您可以使用腾讯云机器学习平台中的模型训练和预测功能来构建和评估SVM回归模型。具体产品和介绍链接如下：

1. 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/mlstudio）：腾讯云提供的全面的机器学习平台，支持模型训练、预测、部署等功能。您可以在该平台中使用SVM算法构建回归模型，并通过误差散点图等工具进行模型评估。

注意：本回答所提供的腾讯云产品仅为示例，其他云计算品牌商可能也提供类似的产品和服务。