如何预测R中的单个值

Question

我有一个线性回归模型，它有两个变量meanValuesHeatingPower和meanValuesOutsideTemperature，它们都有365个条目。现在我想使用这个线性模型只预测1个值（在这种情况下，这个值是1））。如果我使用以下代码，则不打印所需的值，但365值。此外，我收到错误消息： “警告信息： 'newdata'有1行，但找到的变量有365行“

linearModel<-lm(meanValuesHeatingPower~meanValuesOutsideTemperature)
    pred<-predict(linearModel, data.frame(train_x = c(1)))
    print(pred)

我想要的很简单。通过回归，我得到一个线性函数： y（x）= mx + c我想计算x = 1的函数值。

我怎样才能获得这个价值？

Answer 1

您在调用meanValuesHeatingPower时使用了错误的X变量名称（它应该与您在创建初始模型时使用的X变量相同）

虽然没有必要，但通常会在同一数据框中将meanValuesOutsideTemperature和data作为列，然后在创建模型时将该数据框传递到df <- data.frame(meanValuesHeatingPower = c(1,4,3,7), meanValuesOutsideTemperature = c(4,3,4,7)) linearModel<-lm(meanValuesHeatingPower ~ meanValuesOutsideTemperature, data = df) pred<-predict(linearModel, data.frame(meanValuesOutsideTemperature = c(1))) print(pred)

以下适用于我：

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