我正在构建和评估我的模型,如下所示。
yData <- rnorm(10)
xData <- matrix(rnorm(20), 10, 2)
polyModel <- lm(yData~polym(xData, degree=2, raw=T))
newData <- matrix(rnorm(100), 50, 2)
yPredicted <- predict(polyModel, polym(newData, degree=2, raw=T))
但是,模型评估yPredicted
等于拟合值polyModel$fitted.values
,它是长度为10的向量。在这种情况下,我期望yPredicted
是长度为50的向量。一些帮助将不胜感激。
predict()
不能很好地工作,除非在data
参数中指定了数据。这似乎起作用:
polyModel <- lm(yData~poly(V1, V2, degree=2, raw=TRUE),
data=as.data.frame(xData))
length(fitted(polyModel)) ## 10
newData <- matrix(rnorm(100), 50, 2)
yPredicted <- predict(polyModel, newdata=as.data.frame(newData))
length(yPredicted) ## 50
V1
和V2
是将矩阵转换为数据帧时分配的默认列名称。poly(V1, ..., V1000, degree=2, raw=TRUE)
),此规范将无法正常工作如果您不预先知道列数,则略 hacky解决方案将是:
f <- as.formula(sprintf("yData~poly(%s, degree=2, raw=TRUE)",
paste("V", seq(ncol(xData)), sep="", collapse=", "))
polyModel <- lm(f, data=as.frame(xData))
(未测试)