Vẽ đường khớp

Hai con số mô tả một đường khớp; chỉ biểu đồ mới cho thấy đường đó có bám sát dữ liệu hay không. Một căn bếp đã đo thời gian đun sôi của sáu ấm nước. Vẽ đường thẳng trên cùng ax với biểu đồ phân tán:

liters = np.array([0.5, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 1.7])
minutes = np.array([1.6, 2.4, 2.7, 3.3, 3.9, 4.5])
slope, intercept = np.polyfit(liters, minutes, 1)
xs = np.linspace(liters.min(), liters.max(), 50)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(liters, minutes, label="Boils")
ax.plot(xs, slope * xs + intercept, color="C1", label="Fit")
ax.legend()
plt.show()

xs chạy từ x nhỏ nhất đến x lớn nhất, vì vậy đường thẳng bắt đầu và kết thúc tại vị trí của dữ liệu:

Vẽ các dự đoán của mô hình lên dữ liệu là cách nhanh nhất để kiểm tra xem mô hình có học được điều gì hợp lý hay không. Đường thẳng không đi qua các điểm dữ liệu cho thấy mô hình chưa khớp tốt.