Question

我在R中使用R中包含Auto数据集的逻辑回归进行了一些实验。

我获得培训部分（80％）和测试部分（20％）逐个标准化每个部分。

我可以在没有任何问题的情况下创建模型：

mlr<-glm(train$mpg ~ 
train$displacement + train$horsepower + train$weight, data =train)

我甚至可以用火车集预测train$mpg：

trainpred<-predict(mlr,train,type="response")

用此计算样本错误：

etab <- table(trainpred, train[,1])
insampleerror<-sum(diag(etab))/sum(etab)

当我想用测试集预测时，问题出现了。我使用以下行：

testpred<-predict(model_rl,test,type="response")

这给了我这个警告：

＆＃39; newdata＆＃39;有79行，但找到的变量有313行

但它不起作用，因为testpred具有相同的trainpred长度（应该更少）。当我想使用testpred计算测试中的错误时使用以下行：

etabtest <- table(testpred, test[,1])

我收到以下错误：

表格错误（testpred，test [，1]）：
所有参数必须具有相同的长度

我做错了什么？

Answer 1

如果有人遇到同样的问题，我会回答我自己的问题：

当我将参数放在glm中时，我说的是我想要预测的内容，这是带有train数据的Auto $ mpg标签，因此，我的glm调用必须是：

attach(Auto)
mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data=Auto, subset=indexes_train)

如果现在我拨打predict，table等，则不存在结构大小问题。修改这个错误对我有用。

Answer 2

正如imo所说： “更重要的是，您可能会检查是否创建了逻辑回归。我认为它实际上是OLS。您必须设置链接和族参数。”

设置家族='二项式'