如何使用r中的擬合模型預測相關值？

Question

我正在擬合一個模型：

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

我現在想預測驗證集的值（83 行）。 我怎樣才能做到這一點？

我正在嘗試使用：

pred_pca<-predict(var4pca, va)

其中 va 是我的驗證集。 但這給我返回了一個長度為 411 的向量，而我只想要長度為 83

Answer 1

根據我的經驗，lm 對預測非常挑剔。 它要求新數據與用於創建模型的數據完全一樣。 我的意思是像 col 名稱必須匹配。 通常會起作用的是創建所有數據的數據框，然后創建 df.train 和 df.test 作為數據框的正確行。 這應該夠了吧。 正如喬蘭所說，小心使用公式。 將所有數據放入具有命名 cols 的 df 的一個優點是，可以使用公式 depvar ~。 - 通常更容易編寫。