使用R中的新x值和多项式回归预测新数据

Question

我需要找到一组数据的高次多项式拟合，然后使用该关系来预测给定x值的y值。这是我的问题前提的简化示例。我必须创建一个回归（我们可以在这里做二度，但我需要一种可以处理任何度数的多项式的技术），然后在给定新的x值的情况下预测新的y值。

dfram <- data.frame('x'=c(1,2,3,4))
dfram$y <- c(1,4,9,16)

pred <- data.frame('x'=c(5,6))
# predict pred$y using n degree trend in dfram

Answer 1

这是骨架：

dfram <- data.frame('x'=c(1,2,3,4))
dfram$y <- c(1,4,9,16)

pred <- data.frame('x'=c(5,6))
myFit <- lm(y ~ poly(x,2), data=dfram)

predict(myFit, pred)
 1  2 
25 36

您可以使用poly（）参数更改多项式的次数。