R平方预测值

Question

考虑到预测函数及其R平方值，我有一个基本问题。

data<- datasets::faithful
# Linear model
model<- lm (eruptions~., data=data)
summary (model)[[9]] # R squared ajusted

# Creating test data to predict eruption values using the previous model
test.data<- data.frame(waiting= rnorm (80, mean = 70, sd = 14 ))
pred<- predict (model, test.data) # Predict eruptions based and the previou model

# New dataset with predicted values
newdata<- data.frame (eruptions = model.pred, waiting = test.data)

# Linear model to predicted values
new.model<- lm (eruptions~., data = newdata)
summary (new.model)[[9]] ## R-squared from predicted values

具有预测值的数据集的R平方为1.很明显，如果预测值基于预测函数中使用的相同变量，则通过R平方测量的拟合是完美的（= 1）。但是，我感兴趣的是我的模型有多好测试其他数据集，例如代码中的test.data。我是否正确使用预测功能？

提前致谢

Answer 1

将新变量作为＆＃34; newdata＆＃34; predict（）函数的参数。

在R控制台中键入?predict以获取其R文档：

  

newdata

     

可选的数据框，用于查找变量   哪个可以预测。如果省略，则使用拟合值。