fitted() 和 predict()

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：

# 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：

# 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。

predict与fitted value之间的输入数据相同时 为什么得到不同的结果

这可能是由于使用不同的模型或算法进行预测和拟合导致的。例如，有些模型可能对异常值更敏感，因此在预测时可能会产生不同的结果。此外，使用不 Bus b1("京A12345", "电车", 1, 30, 12.5, 3.2, 4.0, 0.2);
b1.addStation(stationManager.getStationByName("站点1"));
b1.addStation(stationManager.getStationByName("站点2"));
b1.addStation(stationManager.getStationByName("站点3"));
busManager.addBus(b1);

Bus b2("京B67890", "油车", 2, 40, 15.0, 3.5, 4.2, 0.3);
b2.addStation(stationManager.getStationByName("站点2"));
b2.addStation(stationManager.getStationByName("站点3"));
b2.addStation(stationManager.getStationByName("站点4"));
busManager.addBus(b2);

// 显示所有车辆信息
busManager.showAllBuses();

// 显示车辆经过的所有车站信息
busManager.showStationsByBus("京A12345");

// 删除车辆经过的车站
busManager.getBusByNumber("京A12345").removeStation("站点2");

// 保存车站和车辆信息
stationManager.~StationManager();
busManager.~BusManager();

return 0;
}

需要注意的是，本代码没有进行输入格式验证和错误处理，需要自行完善。同时，车站信息和车辆信息分别保存在了文件 `stations.txt` 和 `buses.txt` 中，需要提前创建好这两个文件并赋予写权限。