觀察殘差
在建立線性模型時，你必須檢視殘差，也就是預測值與實際資料之間的距離。
需要滿足三個條件：
- 平均數應為 0。
- 變異數必須為常數。
- 分配必須接近常態。
我們將使用兩所學校（A 與 B）在同一科目的測驗分數資料。model_A 與 model_B 分別是用 hours_of_study_A 與 test_scores_A，以及 hours_of_study_B 與 test_scores_B 配適而成。
matplotlib.pyplot 已以 plt 匯入，numpy 以 np 匯入，並從 sklearn.linear_model 匯入了 LinearRegression。
本練習屬於課程
Python 機率基礎
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Scatterplot of hours of study and test scores
plt.scatter(____, ____)
# Plot of hours_of_study_values_A and predicted values
plt.plot(____, model_A.____(hours_of_study_values_A))
plt.title("Model A", fontsize=25)
plt.show()