如何解决在 R 中预测多元线性模型
我有一个关于具有两个变体(多变体)的线性模型预测的问题。我正在尝试使用我训练过的模型来预测新数据。我有这段代码可以根据 x 和 y 训练 z。数据大约有 60,000 行:
fit <- lm(z ~ poly(x,y,degree = 4),data = data)
然后我想通过执行以下操作来预测一行
x <- -20
y <- 20
data2 <- data.frame(cbind(x,y))
prediction <- predict(fit,data2)
r 通过这个错误:
Error in Z[,2] <- x - alpha[1L] : replacement has length zero
感谢您的帮助!
解决方法
使用末尾注释中显示的可重现输入的以下代码运行时没有任何错误消息。
fit <- lm(z ~ poly(cbind(x,y),degree = 4),data = data)
data2 <- data.frame(x = -20,y = 20))
predict(fit,data2)
## 1
## 436884.4
注意
set.seed(123)
n <- 25
data <- data.frame(x = rnorm(n),y = rnorm(n),z = rnorm(n))
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