我在比较不同方法之间的预测，第一种方法是线性回归（lm），第二种方法是rpart
lm没关系，我发送2个变量，我得到2个变量。
但是对于rpart，我不会得到相同的，我只得到1个变量。
为什么不为y1获得2个结果，为y2获得另一个结果1
这是我的代码
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## S E T U P
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x1 <- c(11, 21, 20, 36, 27, 15, 7, 19, 40, 5 )
x2 <- c(142, 175, 175, 180, 181, 160, 110, 170, 177, 92)
x3 <- c(44, 78, 79, 82, 92, 56, 31, 66, 91, 29)
y1 <- c(36, 41, 42, 44, 45, 40, 34, 41, 45, 32)
y2 <- c(7, 13, 13, 17, 19, 11, 6, 12, 19, 4)
TData <- data.frame(x1=x1[1:7], x2=x2[1:7], x3=x3[1:7], y1=y1[1:7], y2=y2[1:7])
PData <- data.frame(x1=x1[8:10], x2=x2[8:10], x3=x3[8:10], y1=y1[8:10], y2=y2[8:10])
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## LINEAR REGRESSION
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lm_Result <- lm(cbind(y1,y2)~., TData)
lm_pred <- predict(lm_Result, PData)
lr_pred[,"y1"]
lr_pred[,"y2"]
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## RPART
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library(rpart)
rpart_Result <- rpart(cbind(y1,y2)~., TData)
rpart_pred <- predict(rpart_Result, PData)
为什么不为y1获得2个结果，为y2获得另一个结果1
这是因为predict方法返回不同的类，具体取决于您传递的参数。
如果你试试：
?Predict
然后它说：
预测是来自各种模型拟合函数的结果的预测的通用函数。该函数调用依赖于第一个参数的类的特定方法。
它的价值是：
predict返回的值的形式取决于其参数的类。
因此，lm方法的响应是类lm的对象，同时rpart的返回值是类rpart的对象
因此，预测方法为您提供不同的答案。
你能做些什么来获得相同的结果？
你的lm方法建立了一个模型来估计y1和y2的值。所以，你应该以一种方式运行rpart，它也可以获得y1和y2的值。
要在你的rpart方法中定义method="class"，但它失败了。因为它无法对2个功能进行分类。因此，最大的问题来自你的公式，你有cbind(y1,y2)~.
阅读Rpart document可以帮助你很多。