> lm.train <- lm(y~ x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10,data = train.data) Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :

这个错误通常表示您的输入数据存在问题，可能是数据类型不匹配或存在缺失值。lm()函数默认使用的是dummy variable contrasts ，这种对比方式要求每个因子变量的值都是唯一的，如果存在重复值，则会出现这个错误。另外，如果您的数据中存在缺失值，也会导致这个错误的发生。

建议您检查一下您的输入数据，确保所有变量都是数值型，并且没有缺失值。如果数据中确实存在缺失值，您可以考虑使用缺失值填充方法来处理缺失值，例如使用均值或中位数填充。如果您的数据中存在分类变量，您可以将它们转换为数值型变量，或使用适当的对比方式来处理它们。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的信息，例如数据集的结构和变量类型，以及完整的代码片段等信息，这样我才能更好地帮助您解决问题。

相关问题

dim(src)[1] lm.test<-lm(target~rs+cs+area+type+cg+h+tjg+ggjg+yyjg,data=src) summary(lm.test)

你的第一个问题是关于R语言中线性回归分析的代码。这段代码的作用是根据数据集 `src` 中的变量 `target`、`rs`、`cs`、`area`、`type`、`cg`、`h`、`tjg`、`ggjg`和`yyjg` 来构建线性回归模型，并对模型进行统计摘要分析。 `dim(src)[1]` 是对 `src` 数据框的行数进行求值，而 `lm()` 函数则用于构建线性回归模型。最后，`summary()` 函数用于显示模型的统计摘要信息。

lm.fit <- lm(y~.,data = transformed_data) summary(lm.fit)

这段代码使用 R 语言中的线性回归方法，拟合经过主成分分析降维后的数据，并输出回归分析结果的摘要信息。具体来说，它使用 lm 函数对 transformed_data 数据框中的所有自变量（除了第一列外的所有列）与第一列（因变量）进行线性回归，将结果存储在 lm.fit 变量中。其中， ~ 表示左侧的变量作为因变量，右侧的变量作为自变量。参数 data = transformed_data 表示使用 transformed_data 数据框进行回归分析。最后，使用 summary 函数输出回归分析结果的摘要信息，包括回归系数、截距、标准误、置信区间、显著性水平、残差标准差、多重共线性等信息。