使用R線性回歸的機器學習

Question

我將R用於機器學習代碼。 我的項目方案如下所述。 我使用MongoDB進行數據庫存儲。 在mongo db中，我每5分鍾在該集合中有一個集合。 添加了一個新文檔。 集合描述如下。

 {
"_id" : ObjectId("521c980624c8600645ad23c8"),
"TimeStamp" : 1377605638752,
"cpuUsed" : -356962527,
"memory" : 2057344858,
"hostId" : "200.2.2.2"
 }

現在我的問題是，使用以上文檔，我想預測接下來的5分鍾，10分鍾或24小時。 cpuUsed和內存值。 為此，我編寫R代碼如下

library('RMongo')
mg1 <- mongoDbConnect('dbname')
query <- dbGetQuery(mg1,'test',"{'hostId' : '200.2.2.2'}")
data1 <- query[]
cpu <- query$cpuUtilization
memory <- query$memory
new <- data.frame(data=1377678051) # set timestamp for calculating results
predict(lm(cpu ~   data1$memory + data1$Date ), new, interval="confidence")

但是，當我執行上面的代碼時，它向我顯示以下輸出

           fit        lwr       upr
    1    427815904  -37534223 893166030
    2   -110791661 -368195697 146612374
    3    137889445 -135982781 411761671
    4   -165891990 -445886859 114102880
    .
    .
    .
    n    

使用此輸出，我不知道哪個cpuUsed值用於預測值。 如果有人知道，請幫助我。 謝謝。

Answer 1

預測的newdata參數需要包含在擬合中使用的變量：

new <- data.frame(memory = 1377678051, Date=as.Date("2013-08-28))

只有這樣，它才實際用於預測，否則您將獲得擬合值。

然后，您可以將預測值與new cbind 。