在 R 中预测多元线性模型
Predicting multivariant linear model in R
我对具有两个变体（多变体）的线性模型的预测有疑问。我正在尝试使用我训练的模型来预测新数据。我有根据 x 和 y 训练 z 的代码。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 遇到这个错误：
Error in Z[, 2] <- x - alpha[1L] : replacement has length zero
感谢您的帮助！
以下代码使用最后注释中显示的可重现输入运行，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
备注
set.seed(123)
n <- 25
data <- data.frame(x = rnorm(n), y = rnorm(n), z = rnorm(n))
我对具有两个变体（多变体）的线性模型的预测有疑问。我正在尝试使用我训练的模型来预测新数据。我有根据 x 和 y 训练 z 的代码。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 遇到这个错误：
Error in Z[, 2] <- x - alpha[1L] : replacement has length zero
感谢您的帮助！
以下代码使用最后注释中显示的可重现输入运行，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
备注
set.seed(123)
n <- 25
data <- data.frame(x = rnorm(n), y = rnorm(n), z = rnorm(n))