Dataset我正在尝试预测航空公司的延误,当我预测测试数据的值时,我遇到了困难。输出进入无限循环,我无法理解为什么。以下是可重现的代码。
arrdelaymodel <- lm(ArrDelay ~ DepDelay + Distance + Distance*AirTime + HDAYS +DepTime*DepDelay)
summary(arrdelaymodel)
what.are.my.chances <- function(DepDelay, Distance, AirTime, DepTime, HDAYS){
new.values <- data.frame("DepDelay" = testing_data$DepDelay, "Distance" = testing_data$Distance, "AirTime"=
testing_data$AirTime, "DepTime"= testing_data$DepTime, "HDAYS"=testing_data$HDAYS)
output <- predict(arrdelaymodel, newdata = new.values)
return(output)
}
what.are.my.chances(DepDelay = 10, Distance = 200, AirTime = 100, DepTime = 1700, HDAYS= 7)
答案 0 :(得分:2)
我认为问题在于您在对数据进行子集化时出错了。例如。你用DepDelay' = 10
调用函数。因此,该函数尝试执行以下操作:testing_data$10
。
只需删除&#39; testing_data $&#39;部分应解决问题,即:
new.values <- data.frame("DepDelay" = DepDelay, .. )