R中的多元多项式回归（预测）

作者: 淋了一整夜的雨
发布时间: 2025-02-07 07:10:00 (1月前)
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⑩Ⅵ嵗Ｄ夨憶 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 你过分指出了这个问题。由于您的模型公式使用 <code> training$x1 </code> ，这是它在进行预测时要寻找的确切变量。相反，请使用列共享名称的事实，并将模型创建为 </p> <pre> <code> model_poly = lm(y ~ poly(x1, degree=2, raw=T) + poly(x2, degree=2, raw=T), data=df.training) </code> </pre> <P> 这将根据抽象变量生成模型 <code> x1 </code> ， <code> x2 </code> 等 </p> <P> 然后你可以像这样使用预测（你可以省略 <code> poly </code> 在这里打电话，因为它已融入模型中）： </p> <pre> <code> predict(model_poly, df.test) </code> </pre> <P> 产生预期的结果。否则，您通常会收到一条警告，指示您的输出数据与输出数据不匹配 <code> newdata </code> 提供以预测它们是否具有不同的长度。 </p> </DIV>

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