str(adult1_test) 'data.frame': 9049 obs. of 15 variables: $ : num 39 50 37 49 31 42 43 54 43 59 ... $ : num 77516 83311 284582 160187 45781 ... $ : num 13 13 14 5 14 13 14 9 7 9 ... $ : num 2174 0 0 0 14084 ... $ : num 0 0 0 0 0 ... $ : num 40 13 40 16 50 40 45 20 40 40 ... $ : chr " State-gov" " Self-emp-not-inc" " Private" " Private" ... $ : chr " Bachelors" " Bachelors" " Masters" " 9th" ... $ : chr " Never-married" " Married-civ-spouse" " Married-civ-spouse" " Married-spouse-absent" ... $ : chr " Adm-clerical" " Exec-managerial" " Exec-managerial" " Other-service" ... $ : chr " Not-in-family" " Husband" " Wife" " Not-in-family" ... $ : chr " White" " White" " White" " Black" ... $ : chr " Male" " Male" " Female" " Female" ... $ : chr " United-States" " United-States" " United-States" " Jamaica" ... $ : Factor w/ 2 levels " <=50K"," >50K": 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 ... - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:2399] 15 28 39 52 62 70 78 94 107 129 ... ..- attr(*, "names")= chr [1:2399] "15" "28" "39" "52" ...
时间: 2023-07-21 16:03:50 浏览: 278
根据您提供的测试数据集的结构,我们可以看到该数据集包含15个变量。然而,这些变量的名称是缺失的,因为它们显示为无名称的数字索引。这可能是导致找不到'age'变量的原因。
请确保在创建测试数据集时,为每个变量提供正确的名称。您可以使用`colnames(adult1_test) <- c("var1", "var2", ...)`来为测试数据集中的每个变量分配适当的名称。然后,您可以再次尝试使用`predict()`函数进行预测,并确保使用正确的变量名称来解决'age'变量找不到的问题。
相关问题
> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
根据你提供的`str(predall_df)`输出结果,可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象,其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是,每个变量的类型似乎不是数值型,而是列表型(List)。
根据你提供的信息,猜测可能是在进行预测时,使用了某些函数或工具,导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码,确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵,而非列表型的数据结构。
如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量,可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量,例如:
```
predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)
```
这样,就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后,你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作,例如:
```
pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)
```
这样,就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是,在进行差分还原操作时,需要确保数据的格式和类型正确,否则可能会导致错误。
对这组数据使用log函数进行对数转换。'data.frame': 1720 obs. of 7 variables: $ Native.1anguage.background : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Chinese.proficiency.1eve1s : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Speakers : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Request.Contexts : num 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 ... $ Direct.strategy.speech.rate : num 2.45 2.58 2.57 2.55 0 ... $ Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate : num 0 0 0 0 2.41 ... $ Non.Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
可以使用以下代码对给出的数据集进行对数转换:
```R
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 提取要进行对数转换的数值型变量
vars <- c("Direct.strategy.speech.rate", "Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate", "Non.Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate")
data[vars] <- log(data[vars] + 1) # 在数据加1后进行对数转换,避免出现负无穷值
# 输出转换后的数据
data
```
其中,log函数表示自然对数转换。在对数转换之前,需要先将数据中的0值或负值进行处理,避免出现负无穷值。这里采用的方法是在数据加1后再进行对数转换,这样可以避免出现负数。
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