python 残差图_利用matplotlib绘制多元自变量的回归残差

我想知道如何绘制多个独立变量的残差？我的数据集有49个特性，有2251行。我的目标变量是一个从0到1的数字，所以我使用回归。我使用了一种特征选择方法来选择前10个最重要的特性，所以我不想使用48个自变量，而是要集中在10个。问题是：我不知道如何绘制10个独立变量的残差

我的功能选择alogrithm能够选择以下10个功能：'Dec','Fog-Rain','Max_Sea_Level_PressureIn','Mean_Sea_Level_PressureIn','Min_Sea_Level_PressureIn','NormalizedCC','Outlier_CC_D','Rain','Snow_flg','Rain-Thunderstorm'

我想为这10个特征绘制残差图。我想绘制10个不同的图/图，或者为了在一个图表中绘制10个独立变量，我想让每一个都有不同的颜色图。因此，我想取代X2_test（这不起作用，因为它是10乘2251而不是1乘2251）

^{pr2}$

例如，当我尝试这样做时：import pandas as pd

import numpy as np

from pandas import read_csv

from sklearn.feature_selection import RFE

from sklearn import linear_model

from sklearn import preprocessing

from matplotlib import pyplot

import statsmodels.api as sm

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.metrics import explained_variance_score

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from sklearn.metrics import median_absolute_error

from sklearn.metrics import r2_score

df = pd.read_csv('Frequency_Data.csv')

'''

New model

'''

model2 = linear_model.LinearRegression()

train= df[:735]

test = df[735:]

X2_train=np.array(train[['Dec','Fog-Rain','Max_Sea_Level_PressureIn','Mean_Sea_Level_PressureIn','Min_Sea_Level_PressureIn','NormalizedCC','Outlier_CC_D','Rain','Snow_flg','Rain-Thunderstorm']])

X2_test=np.array(test[['Dec','Fog-Rain','Max_Sea_Level_PressureIn','Mean_Sea_Level_PressureIn','Min_Sea_Level_PressureIn','NormalizedCC','Outlier_CC_D','Rain','Snow_flg','Rain-Thunderstorm']])

y2_train = np.array(train['freq'])

y2_test = np.array(test['freq'])

model2.fit(X2_train, y2_train)

y2_pred = model2.predict(X2_test)

print('\n Accuracy')

print('-------------------------------------------------------------------')

print 'Regression Accuracy: '+str(model2.score(X2_test,y2_test))

print('\n Model Evaluation:')

print('-------------------------------------------------------------------')

print'Explained Variance: ' + str(explained_variance_score(y2_test, y2_pred))

print'Mean Absloute sq Error: '+str(mean_absolute_error(y2_test, y2_pred))

print'Mean sq Error: '+str(mean_squared_error(y2_test, y2_pred))

print'Median Absolute Error: '+str(median_absolute_error(y2_test, y2_pred))

#print'R2: '+str(r2_score(y2_test, y2_pred))

error = y_test - y2_pred

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot outputs

plt.scatter(X2_test['Dec'], y2_test, color='black')

plt.plot(X2_test['Dec'], model2.predict(X2_test['Dec']), color='blue',

linewidth=3)

plt.xticks(())

plt.yticks(())

plt.show()

是10个重要特性，当我试图绘制其中一个时，Dec，它给了我以下错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (563,) (1516,)

我怎么能把10个不同的特征画成不同的颜色，然后有一个图例，让用户知道哪个颜色对应哪个特征。或者我怎样才能产生10个不同的图/图来显示残差？或者有没有其他方法来评估10个变量中的每一个的错误？我的数据集是每日频率，所以我想放大看看哪个时段产生了最大的错误

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