如何使用RandomForestRegressor将预测与原始数据一起显示？

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据集（特征矩阵和目标向量）
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 创建RandomForestRegressor模型
model = RandomForestRegressor()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = [[2, 2], [3, 3]]
y_pred = model.predict(X_new)

# 将原始数据和预测结果绘制在图表上
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, label='Original Data')
plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y_pred, marker='^', label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()