重回帰分析を実施　 LinearRegressionで結果のグラフ描画ができない

重回帰分析LinearRegressionで、
フラフの描画をしたいのですが、エラーがでてうまくできません。
どなたか対処方法をご存知であればおしえていただけますか。
すみませんが、よろしくお願いいたします。

この画像のような描画をしたいいと思っています。

コードは下記のとおりです。

Python
1#線形回帰モデル
2from sklearn.linear_model import LinearRegression
3model = LinearRegression()
4#学習はfit
5model.fit(train_query_x,train_query_y)

python
1# 各モデルのインスタンスを生成する
2LinearReg = LinearRegression()
3
4# 各モデルによる回帰を実行し、精度も確認する
5# 目的変数について実測と予測結果の散布図を描画して確認する
6for model in [ LinearReg]:
7  model.fit(train_query_x,train_query_y)
8  # 精度確認
9  print("-------------------------------------------------------")
10  print(model)
11  print("R2 SCORE: TRAIN:" + str(r2_score(train_query_y, model.predict(train_query_x))))
12  print("-------------------------------------------------------")
13  
14
15描画のコードは下記ですが、このコードでなくても、上記の結果が画像のようなグラフで表示したいと思っています。
16
17# 描画
18  y_train_predict_std = model.predict((train_query_x))
19  y_train_predict = pd.DataFrame(scaler_y.inverse_transform(y_train_predict_std))
20  y_train_predict.columns = ["SALES_PREDICT"]
21  plotMin = train_query_y.min() - ( y_train.max() - y_train.min() ) * 0.1
22  plotMax = y_train.max() + ( y_train.max() - y_train.min() ) * 0.1
23  tmp = pd.merge( y_train.reset_index(), y_train_predict, left_index=True ,right_index=True )[["num_orders","SALES_PREDICT"]]
24  sns.scatterplot( x="num_orders", y="SALES_PREDICT", data=tmp )
25  plt.plot([plotMin,plotMax],[plotMin,plotMax],color="green" )
26  plt.show()

エラーコードは下記のとおりです。

python
1 -------------------------------------------------------
2LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)
3R2 SCORE: TRAIN:0.5284165822957549
4-------------------------------------------------------
5---------------------------------------------------------------------------
6NameError                                 Traceback (most recent call last)
7<ipython-input-417-7134a9c14592> in <module>()
8     14 # 描画
9     15   y_train_predict_std = model.predict((train_query_x))
10---> 16   y_train_predict = pd.DataFrame(scaler_y.inverse_transform(y_train_predict_std))
11     17   y_train_predict.columns = ["SALES_PREDICT"]
12     18   plotMin = train_query_y.min() - ( y_train.max() - y_train.min() ) * 0.1
13
14NameError: name 'scaler_y' is not defined