r-knn中新观测的预测

Question

我正在尝试制作一个可以根据用户输入预测价格的应用程序。 如何预测新值的响应？

我尝试执行以下操作：
1.将新观察值添加到数据集
2.对knn进行除新观测值以外的所有观测值的训练
3.在新观察值上测试knn
但是，当我将响应变量的不同值放入新观测值时，预测会发生变化，因此它似乎不起作用。

假设数据有7个变量的100个观测值。
这就是我尝试过的代码。

data <- rbind(data, c(1,2,3,4,5,6,7))  
prediction <- knn.reg(data[1:100,], test = dataset[101,],
data[1:100,]$response_variable, k = 8, algorithm="kd_tree")  
prediction$pred  

预先感谢您的帮助。

Answer 1

一方面，您尚未定义dataset 。 我猜你的代码应该读为：

dataset <- rbind(data, c(1,2,3,4,5,6,7))  
prediction <- knn.reg(dataset[1:100,], test = dataset[101,],
y = dataset[1:100,]$response_variable, k = 8, algorithm="kd_tree")  
prediction$pred  

无论如何，似乎都不应该将响应变量作为列包含在训练和测试集中（我通过使用knn.reg函数发现了这一点。）因此，如果您的响应变量是第7个data列，那么您可以改为执行此操作

dataset <- rbind(data, c(1,2,3,4,5,6,7))  
prediction <- knn.reg(dataset[1:100,-7], test = dataset[101,-7],
y = dataset[1:100,]$response_variable, k = 8, algorithm="kd_tree")  
prediction$pred 

例如，这是一个包含一些虚构数据的测试用例。

set.seed(1)
data <- data.frame(matrix(sample(1:7, 700, replace=T), nr=100))
colnames(data)[7] <- "response_variable"
dataset <- rbind(data, c(1,2,3,4,5,6,7))  
prediction <- knn.reg(dataset[1:100,-7], test = dataset[101,-7],
dataset[1:100,]$response_variable, k = 8, algorithm="kd_tree")  
prediction$pred