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这是我在这个论坛上提出的第一个问题。我是初学者，你们都会马上告诉我们。
我正在完成一项小任务，我必须将训练模型与测试模型进行比较。关键是训练模型的行数多于测试模型。
通过线性回归模型，我希望比较两种模型，但是当我使用predict（）函数时，我得到以下错误：
“newdata”有3456行但找到的变量有7689行。
这就是我所做的：
regression = lm(train$students~train$subjects, train)
（train是trining数据库）
prediction = predict(regression, test)
（测试是测试数据库）
我不知道我是否正确使用了predict（）函数。有人能告诉我我做错了吗？
非常感谢你的帮助和善意！
答案 0 :(得分：2)
不要在公式中将变量称为data$var。决不。如初。
发生的事情是您使用名为train$students和train$subjects的变量拟合了模型。要从模型R预测，将在测试集train$subjects中查找名为test的变量。显然，tests中不存在这样的变量;谁用这样愚蠢的名字创造变数！？在公式中不需要使用data$var格式，因为data参数的整个点是指示R应该在哪里查找公式中提到的变量的名称。
要开始修复此问题，请将您的模型设为：
regression <- lm(students ~ subjects, data = train)
然后使用
进行预测predict(regression, test)
其中test需要包含subjects的列。
错误消息是因为newdata有3456，但是当它搜索变量train$subjects时，它找到了7689行，大概是train中完整观察的数量......？< / p>