使用 R 进行多元回归预测，预测 data.frame答案

【问题标题】：Multiple regression predicting using R, predicting a data.frame使用 R 进行多元回归预测，预测 data.frame
【发布时间】：2015-07-11 12:38:39
【问题描述】：

我在名为 petrol 的 data.frame 中获得了数据，它有 125 行和以下列：
hydrcarb、tanktemp、disptemp、tankpres、disppres、@ 987654327@, sqrdisppres

我被要求从 petrol 中删除最后 25 行，拟合模型，其中 hydrcarb 是响应变量，其余是解释变量，并对前 100 行执行此操作。然后使用拟合模型预测剩下的 25 个。

这是我到目前为止所做的：

#make a new table that only contains first 100 
petrold <- petrol[-101:-125,]
petrold

#FITTING THE MODEL
petrol.lmB <- lm(hydrcarb~ tanktemp + disptemp + tankpres + disppres + sqrtankpres + sqrdisppres, data=petrol)

#SELECT LAST 25 ROWS FROM PETROL
last25rows <-petrol[101:125,c('tanktemp','disptemp','tankpres','disppres','sqrtankpres','sqrdisppres')]


#PREDICT LAST 25 ROWS
predict(petrold,last25rows[101,c('tanktemp','disptemp','tankpres','disppres','sqrtankpres','sqrdisppres')])

我知道我的 predict 命令做错了，因为 R 给了我错误消息：

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "data.frame"

所以我不确定如何为 25 组不同的数据获取 hydrcarb 的预测值。

【问题讨论】：

predict 的第一个参数是模型，在本例中为 petrol.lmB。看看?predict。

标签： r dataframe regression lm predict

【解决方案1】：

Alex A. 已经指出 predict 需要一个模型作为第一个参数。除此之外，您应该一次传递您想要预测的所有行 predict。此外，我建议您“即时”对数据框进行子集化，而不是创建不必要的副本。最后，还有一种更短的方式来编写传递给 lm 的 fromula：

# data for example
data(Seatbelts)
petrol <- as.data.frame(Seatbelts[1:125, 1:7])
colnames(petrol) <- c("hydrcarb", "tanktemp", "disptemp", "tankpres", "disppres", "sqrtankpres", "sqrdisppres")

# fit model using observations 1:100
petrol.lmB <- lm(hydrcarb ~ ., data = petrol[1:100,])

#predict last 25 rows
predict(petrol.lmB, newdata = petrol[101:125,])

【讨论】：