在数据分析中，预测误差的可视化是一个重要的步骤，它可以帮助理解模型的预测能力。本文将介绍如何加载糖尿病数据集，并创建一个线性回归模型的实例。将使用Python的scikit-learn库来完成这项工作。
首先，需要导入必要的库。scikit-learn库提供了许多用于数据挖掘和数据分析的工具，其中就包括今天要使用的线性回归模型和交叉验证方法。
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import LinearRegression
接下来，将加载糖尿病数据集，并将其分为特征集X和目标变量y。
X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
然后，将创建一个线性回归模型的实例，并使用交叉验证方法来预测目标变量。交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集分成多个子集，然后在每个子集上训练和测试模型来工作。在这个例子中，将使用10折交叉验证。
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
y_pred = cross_val_predict(lr, X, y, cv=10)
通过交叉验证，得到了一个与目标变量y相同大小的预测值数组。现在，可以使用PredictionErrorDisplay来可视化预测误差。将在左侧轴上绘制观测值y与模型预测的值y_pred，而在右侧轴上绘制残差（即观测值与预测值之间的差异）与预测值。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import PredictionErrorDisplay
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4))
PredictionErrorDisplay.from_predictions(y, y_pred=y_pred, kind="actual_vs_predicted", subsample=100, ax=axs[0], random_state=0)
axs[0].set_title("实际值与预测值")
PredictionErrorDisplay.from_predictions(y, y_pred=y_pred, kind="residual_vs_predicted", subsample=100, ax=axs[1], random_state=0)
axs[1].set_title("残差与预测值")
fig.suptitle("绘制交叉验证预测")
plt.tight_layout()
plt.show()
需要注意的是，在这个例子中，仅使用cross_val_predict进行可视化。如果不同的交叉验证折数在大小和分布上有所不同，那么使用cross_val_predict返回的连接预测值来定量评估模型性能可能会有问题。建议使用cross_val_score或cross_validate来计算每个折数的性能指标。
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