fitted() 和 predict()
时间: 2023-08-05 22:03:01 浏览: 37
在机器学习中,`fit()`和`predict()`都是用于训练模型和进行预测的函数。
`fit()`函数用于训练模型,即通过输入的训练数据和标签,训练出一个可用于预测的模型。在训练过程中,模型会自动调整自身的参数,以最小化训练数据上的误差。通常情况下,`fit()`函数会返回训练好的模型本身,可以通过这个模型进行后续的预测操作。
`predict()`函数用于对新的数据进行预测,即通过输入的数据,利用训练好的模型进行预测操作。在预测过程中,模型会根据自身的参数对输入的数据进行分类、回归等操作,输出一个预测结果。通常情况下,`predict()`函数会返回预测结果。
相关问题
说明r语言 fitted()和predict() 区别并举例
在R语言中,`fitted()`和`predict()`函数都是用于预测的函数,但是它们的用法和作用有所不同。
`fitted()`函数用于返回模型对训练数据的拟合值,即模型在训练数据上的预测结果。该函数的输入是一个拟合好的模型对象,输出是一个与训练数据长度相同的向量,包含了模型在训练数据上的预测结果。例如:
```R
# 构建一个线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 使用fitted()函数返回模型在训练数据上的预测值
fitted_values <- fitted(model)
# 查看前10个预测值
head(fitted_values, 10)
```
输出:
```
[1] 23.282610 21.919770 24.885952 20.102650 18.900143 18.793255 18.205363 20.236062 19.381581 18.900143
```
`predict()`函数用于在新数据上进行预测,即根据已经训练好的模型对新数据进行预测。该函数的输入也是一个拟合好的模型对象,但是需要再传入一个新的数据集作为输入进行预测。例如:
```R
# 构建一个线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 构建一个新数据集用于预测
new_data <- data.frame(wt = c(2.5, 3.0, 3.5))
# 使用predict()函数对新数据进行预测
predicted_values <- predict(model, newdata = new_data)
# 查看预测结果
predicted_values
```
输出:
```
1 2 3
30.48486 27.72016 24.95546
```
可以看到,`predict()`函数返回的是一个向量,包含了模型对新数据的预测结果。而`fitted()`函数返回的是一个向量,包含了模型对训练数据的预测结果。
statsmodels predict
`statsmodels` is a Python library used for statistical modeling and analysis. To make predictions using a fitted model in `statsmodels`, you can use the `predict()` method.
Here's an example of how to use `predict()` with a linear regression model:
```python
import statsmodels.api as sm
# create data
X = sm.add_constant([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]])
y = [5, 7, 9, 11]
# fit linear regression model
model = sm.OLS(y, X).fit()
# make predictions on new data
new_data = sm.add_constant([[1, 6], [1, 7]])
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)
```
In this example, we first create some data that we want to fit a linear regression model to. We then fit the model using `sm.OLS()` and the `fit()` method. Finally, we use the `predict()` method to make predictions on new data (`new_data`). The predicted values are stored in the `predictions` variable and printed to the console.