在 R 中的逻辑回归模型中获取测试错误

Question

我正在使用 R 中包含的 Auto 数据集在 R 中进行一些逻辑回归实验。

我已经得到训练部分 (80%) 和测试部分 (20%) 分别对每个部分进行归一化。

我可以毫无问题地创建模型：

mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data =train)

我什至可以用训练集预测train$mpg：

trainpred<-predict(mlr,train,type="response")

并以此计算样本误差：

etab <- table(trainpred, train[,1])
insampleerror<-sum(diag(etab))/sum(etab)

当我想用测试集进行预测时，问题就来了。我使用以下行：

testpred<-predict(model_rl,test,type="response")

这给了我这个警告：

'newdata' had 79 rows but variables found have 313 rows

但它不起作用，因为 testpred 与 trainpred 的长度相同（应该更少）。当我想使用 testpred 和以下行计算测试中的错误时：

etabtest <- table(testpred, test[,1])

我收到以下错误：

Error en table(testpred, test[, 1]) :
all arguments must have the same length

我做错了什么？

Answer 1

如果有人有同样的问题，我会回答我自己的问题：

当我将参数放入 glm 时，我说的是我想要预测的内容，这是带有 train 数据的 Auto$mpg 标签，因此，我的 glm 调用必须是：

attach(Auto)
mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data=Auto, subset=indexes_train)

如果我现在调用 predict、table 等，则结构大小没有任何问题。修改这个错误对我有用。

Answer 2

正如我所说： "More importantly, you might check that this creates a logistic regression. I think it is actually OLS. You have to set the link and family arguments."

设置家庭='binomial'

在 R 中的逻辑回归模型中获取测试错误

Get test error in a logistic regression model in R

r

machine-learning

predict

logistic-regression