Question

我正在尝试构建一个线性回归预测器，它将获取已知数据（house_train）并预测另一个数据集（house_test）中的缺失值。完整的训练数据有8,973行，测试数据有1,063行。我希望最终结果是两列，id和预测值：

id   price2013
6    639400
13   340034
20   96381

我不断遇到与不匹配数字有关的错误。

Error in data.frame(id = house_test$id, price2013 = predict(my.model,  : 
arguments imply differing number of rows: 1063, 8973

我真的只想要在house_test中找不到price2013的预测值。我已经尝试了几种变体，我似乎总是得到一些数字错误的变体。我是新手，所以我真的无法找到导致它的原因。感谢您对此提供的任何帮助。

此致沙

house_train=data.frame(id=c(0,1,2,3,4),
          state=c(NY,NY,IL,CA,NY),
          county=c(bronx,kings,cook,san francisco,queens),
          price2007=c(335200,471500,254600,707100,636400),
          price2013=c(294000,471600,174200,822600,681500))

house_test=data.frame(id=c(6,13,20),
          state=c(FL,TX,NY),
          county=c(marion,hidalgo,kings),
          price2007=c(265600,79900,332000))

my.model <- lm(price2013~state+county, data=house_train)

my.predictions <-data.frame(id = house_test$id, price2013 = predict(my.model, 
data=house_test))

R - 不同的行数错误w / predict（）

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