Question

  No  Issuer     LR1     LR2      LR3       LR4      LR5     DR1
  1  CompanyA 1.41470 1.32430 -0.16422 139.30633  8.49702 0.85071
  2  CompanyB 1.44627 0.42427  0.40415   8.77173  6.66632 0.53576
  3  CompanyC 1.54267 1.52505  0.81449 261.21500 35.86433 0.53681
  4  CompanyD 3.64603 2.70640  2.32230 107.33922  1.79202 0.48101
  5  CompanyE 1.00592 0.98415  0.78911  82.44725 27.00442 0.68071
  6  CompanyF 2.59738 1.70374  0.92933 145.01431  1.81996 0.43577
      DR2     DR3      AR1      AR2     AR3     AR4     AR5     PR1     PR2     PR3
 5.84882 0.60382  2.62012  8.49702 4.68022 0.51531 0.00822 0.06236 0.05199 0.01595
 1.15546 0.33039 41.61093  6.66632 4.04257 2.24779 0.00677 0.06957 0.00083 0.00301
 1.16084 0.40417  1.39732 35.86433 0.32469 0.21293 0.04110 0.33770 0.25534 0.19301
 0.92684 0.38246  3.40043  1.79202 1.10595 0.46242 0.03522 0.41886 0.14047 0.07617
 2.13194 0.60695  4.42707 27.00442 0.23780 0.19290 0.05958 0.42816 0.39135 0.30883
 1.00352 0.33506  2.51699  1.81996 1.07226 0.46796 0.04559 0.24596 0.16839 0.09742
       PR4     PR5     PR6      PR7     RR1     RR2 Rating
 -0.26783 0.00822 0.05651 -0.13802 0.00822 0.05651      4
  0.03071 0.00677 0.01460  0.06903 0.00677 0.01460      3
  0.02213 0.04110 0.08887  0.00471 0.04110 0.08887      3
  0.23080 0.03522 0.06787  0.10673 0.03522 0.06787      3
  0.09979 0.05958 0.18659  0.01925 0.05958 0.18659      3
  0.10664 0.04559 0.10498  0.04990 0.04559 0.10498      3

上面是来自head(data)使用R.我想使用SVM，但在此之前，我想要回归数据。 Y是＆＃34;评级＆＃34;变量，位于最后一列，其余为X，即LR1，LR2，...，RR1，RR2。这是我的步骤：

x <- data[,3:24]
y <- data[,25]
lm <- (y~x)

但这是我从警告中获得的

Error in model.frame.default(formula = y ~ x, drop.unused.levels = TRUE) : 
  invalid type (list) for variable 'x'

我尝试了几次，包括首先使用data.frame(x)，但结果是一样的。＆＃34;等级＆＃34;变量决定公司的业绩，评级1是最佳表现，而4是最差的表现。为什么我遇到这样的麻烦？请帮忙谢谢

Answer 1

您可以使用＆＃39; dot＆＃39;对一个变量对所有其他变量进行回归。符号如下：

fit <- lm(Rating ~ ., data = data)

Answer 2

attach(data)
reg <- lm(Rating ~ LR1 + LR2 + ... + RR2, data=data)

或者你可以分开X和Y.

x <- LR1+LR2+ ... + RR2
y <- Rating
reg <- lm(y~x, data=data)

使用R进行lm函数回归的麻烦

2 个答案: