如何使用r中的拟合模型预测相关值？

Question

我正在拟合一个模型：

var4pca <- lm(lg[5:415,1] ~ pcalg1$x[, 1:8] + pcalg2$x[, 1:8] + pcalg3$x[, 1:8] + pcalg4$x[, 1:8])

我现在想预测验证集的值（83 行）。 我怎样才能做到这一点？

我正在尝试使用：

pred_pca<-predict(var4pca, va)

其中 va 是我的验证集。 但这给我返回了一个长度为 411 的向量，而我只想要长度为 83

Answer 1

根据我的经验，lm 对预测非常挑剔。 它要求新数据与用于创建模型的数据完全一样。 我的意思是像 col 名称必须匹配。 通常会起作用的是创建所有数据的数据框，然后创建 df.train 和 df.test 作为数据框的正确行。 这应该够了吧。 正如乔兰所说，小心使用公式。 将所有数据放入具有命名 cols 的 df 的一个优点是，可以使用公式 depvar ~。 - 通常更容易编写。