"predict"没有适用于"data.frame"目标对象的方法
时间: 2024-06-02 07:05:02 浏览: 22
在R语言中,predict()是一个常用的函数,可以用来对模型进行预测。然而,predict()并不适用于所有类型的目标对象,包括"data.frame"。
如果你试图对一个"data.frame"对象使用predict()函数,R会返回一个错误信息,提示该函数不适用于这种类型的对象。
这是因为predict()函数需要模型对象作为参数,而"data.frame"对象不是模型对象。相反,如果你想要对"data.frame"对象进行预测,你需要先将其转换为模型所需的数据类型。你可以使用函数如lm()或glm()来拟合模型,并使用得到的模型对象进行预测。
相关问题
predict(model_1, data.frame(Unemployed = c(15)))
`predict(model_1, data.frame(Unemployed = c(15)))`用于预测失业率为15%时的教育程度水平。其中,`model_1`是线性回归模型,`data.frame(Unemployed = c(15))`表示要预测的数据,即失业率为15%。该函数会根据线性回归模型的系数估计值,通过输入的自变量值(失业率为15%)来计算预测值(教育程度水平)。预测结果会以数值的形式返回。
代码predicted_prob <- predict(model, newdata = test_data, type = "response") # 获取测试集的预测概率,报错Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “lp”, “fitted”, “fitted.ind”, “mean”, “x”, “data.frame”, “terms”, “cterms”, “ccterms”, “adjto”, “adjto.data.frame”, “model.frame”
这个错误通常是由于在predict函数中指定的参数type不符合要求导致的。根据错误信息,这个参数应该是以下选项之一:"lp", "fitted", "fitted.ind", "mean", "x", "data.frame", "terms", "cterms", "ccterms", "adjto", "adjto.data.frame", "model.frame"。
请确保你输入的参数值正确并与这些选项之一匹配。检查一下你的代码,看看是否正确地指定了参数值。通常情况下,对于计算AUC,你应该将type参数设置为"response"来获取预测的概率。
如果仍然存在问题,请提供你的相关代码,以便我能够更具体地帮助你解决这个问题。