r语言lm函数在测试集上拟合值和证实值的误差平方和

您可以使用以下代码计算r语言lm函数在测试集上拟合值和证实值的误差平方和：

# 假设test_data为测试数据，其中x为自变量，y为因变量
predicted <- predict(fit, newdata = test_data)
actual <- test_data$y
mse <- mean((predicted - actual)^2)

其中，`fit`为使用lm函数拟合的模型，`predicted`为模型在测试集上的预测值，`actual`为测试集上的真实值，`mse`为误差平方和。

相关问题

r语言线性拟合r平方

在R语言中，可以使用lm函数来构建简单线性回归模型并拟合回归直线。通过方差分析，可以按照变异的来源将结果变量的自由度、平方和和平均平方和进行分解。然后，可以使用回归平方和与总的平方和来计算R方指标，也称为决定系数。R方指标表示回归模型对观测数据的拟合程度，其值介于0和1之间。

请注意，由于引用内容重复，我无法提供更多关于R语言线性拟合和R平方的详细信息。如果您有任何具体的问题或需要更多的解释，请告诉我。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言lm函数构建简单线性回归（建立线性回归模型）、拟合回归直线、通过方差分析按变异的来源把结果变量的...](https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/124718200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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R语言一元线性回归拟合

一元线性回归是一种统计学方法，用于建立一个因变量和一个自变量之间的线性关系模型。在R语言中，可以使用lm()函数进行一元线性回归拟合。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个数据集，包含了一个因变量y和一个自变量x：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)

我们可以使用lm()函数进行拟合，代码如下：

fit <- lm(y ~ x)

其中，y ~ x表示y是因变量，x是自变量。拟合结果存储在fit中。

我们可以使用summary()函数查看拟合结果：

summary(fit)

输出结果如下：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
     1      2      3      4      5 
-0.200  0.400 -0.400  0.400 -0.200 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)   1.4000     0.4899   2.857   0.0477 *
x             0.6000     0.1843   3.255   0.0344 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4899 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7333,	Adjusted R-squared:  0.6 
F-statistic: 5.333 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.03438

其中，Estimate表示回归系数的估计值，Std. Error表示标准误差，t value表示t值，Pr(>|t|)表示p值。Residual standard error表示残差标准误差，Multiple R-squared表示多重R平方，Adjusted R-squared表示调整后的R平方，F-statistic表示F值，p-value表示p值。

我们可以使用plot()函数绘制拟合结果的散点图和回归直线：

plot(x, y)
abline(fit, col = "red")

其中，abline()函数用于绘制回归直线，col参数指定颜色。运行结果如下图所示：