R中的预测给出错误的预测数量答案

【问题标题】：predict in R gives wrong number of predictionsR中的预测给出错误的预测数量
【发布时间】：2019-08-08 06:29:06
【问题描述】：

我将我的数据集分成 2 个数据框：训练（有 830 行）和测试（200 行）。列名相同且顺序相同。

我建立了一个自然样条模型来预测单个变量水泥的强度。

当我尝试使用该模型对我的测试集进行预测时，我得到的不是预期的 200 个预测，而是 830 个预测。我不知道为什么会这样。我浏览了帮助页面和网络，但没有找到任何解决此问题的方法。

我检查了 test$cement 的尺寸，它确实只有 200 个条目。

这是我现在的代码：

library(tidyverse)
library(caret)
library(splines)

attach(train)
fit1 <- lm(strength~ns(cement, 4), data = train)
summary(fit1)
pred1 <- predict(fit1, newdata = data.frame(test$cement), se=T)
pred1
detach(train)

我也尝试过这些预测版本：

pred2 % predict(test$cement)

--> 这给了我错误，说它不理解 %>%

pred = predict.bSpline(fit1, newdata = test$cement, se=T)

和

pred = predict.bSpline2(fit1, newdata = test$cement, se=T)

--> 虽然我打开了 splines 和 splines2 库，但它们都告诉我他们找不到函数 predict.bSpline 或 predict.bSpline2。

predict.ns 似乎也不存在。

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

newdata 应该与模型中的预测变量同名，因此请尝试 newdata = data.frame(cement=test$cement) 。请不要使用attach，因为这会导致很多问题。

标签： r

【解决方案1】：

我认为我们需要查看您的数据集的可重现示例，因为我认为这可能会导致您的问题。当我使用以下代码时，我得到了正确的结果：

library(dplyr)
library(splines)

train <- sample_frac(mtcars, .8)

test <- setdiff(mtcars, train)

fit1 <- lm(mpg~ns(wt, 4), data = train)

pred1 <- predict(fit1, newdata = test, se=T)

pred1

想想caret，我会确保您在创建训练/测试拆分时没有创建列表对象 (createDataPartition(list = FALSE))

另外，我不会使用attach。写出所有变量名称需要更多的输入，但有时您可能会得到奇怪的结果，这可能是您正在发生的事情。我会重新启动您的 R 会话，删除附件，然后重试。

不是最好的解决方案，但我会试一试。

【讨论】：

【解决方案2】：

我没有你的数据，但你应该尝试通过整个数据框测试：

pred1 <- predict(fit1, newdata = test, se=T)

我相信 "tidyr" 库中也定义了“%>%”运算符。

我认为 predict.ns predict.bSpline 会覆盖 predict 函数 - 查看它的文档。虽然我从未使用过样条对象，但我读到的建议您只需使用该库中的对象类型和普通的“预测”功能。

【讨论】：