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我R只使用了一点点，从不使用数据帧，这使得理解预测的正确使用变得困难。我将数据放在普通矩阵中，而不是数据框中，将它们称为a和b，它们分别是N x p和M x p矩阵。我可以运行回归lm(a[,1] ~ a[,-1])。我想使用生成的lm对象b[,1]从b[,-1]. 我天真的猜测是predict(lm(a[,1] ~ a[,-1]), b[,-1])行不通的。lm使用获取预测向量的正确语法是什么？

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您可以将整个矩阵存储在 a 的一列中data.frame：

x <- a [, -1]
y <- a [,  1]
data <- data.frame (y = y, x = I (x))
str (data)
## 'data.frame':    10 obs. of  2 variables:
## $ y: num  0.818 0.767 -0.666 0.788 -0.489 ...
## $ x: AsIs [1:10, 1:9] 0.916274.... 0.386565.... 0.703230.... -2.64091.... 0.274617.... ...

model <- lm (y ~ x)
newdata <- data.frame (x = I (b [, -1]))
predict (model, newdata) 
##         1         2 
## -3.795722 -4.778784

关于 pls 包的论文（Mevik, B.-H. and Wehrens, R. The pls Package: Principal Component and Partial Least Squares Regression in R Journal of Statistical Software, 2007, 18, 1 - 24.）解释了这种技术.

另一个带有光谱数据集（奎宁荧光）的示例在vignette ("flu")我的包 hyperSpec 中。

于 2013-03-07T15:18:32.257 回答
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要从data.fram矩阵中提取 '，只需执行以下操作：

m = matrix(runif(100), 10, 10)
df = as.data.frame(m)

并执行线性回归：

lm_result = lm(V1 ~ V100, df)
predicted_values = predict(lm_result, b)

或者对于多元回归：

lm_result = lm(V1 ~ V2 + V3 + V4, df)
predicted_values = predict(lm_result, b)

假设列V1-V4存在于b.

于 2013-03-07T14:53:11.857 回答
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您可以手动计算预测：

> fit <- lm(a[,1] ~ a[,-1])
> fit$coefficients[1] + b[,-1] %*% fit$coefficients[-1]
     [,1]
[1,]    1
[2,]    2
[3,]    5

这里，fit$coefficients[1]是截距，fit$coefficients[-1]是剩余系数（并且%*%是矩阵乘法）。

于 2013-03-07T14:50:09.533 回答
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我在函数内部使用 lm 来循环遍历许多不同的线性模型，然后对预测执行留一法交叉验证。@PaulHiemstra 的 sprintf 成功了。

于 2021-11-24T22:45:41.730 回答