由样条曲线，交互作用和线性项组成的多元回归预测

Question

我创建了一个多元回归，该多元回归由多项式样条，预测变量，线性预测变量和伪变量之间的相互作用组成。如何使用此模型进行预测？

我尝试使用预测功能，但是没有用。

这是我的模型代码：

ModelPrediction <-lm(imdbRating ~
  bs(total_number_of_actors,knots=c(16),degree = 2)+ 
  bs(release_year,knots=c(1976,1996,2006),degree = 5) + 
  release_month +
  total_number_of_spoken_languages  +
  genre_action + genre_adventure   +
  total_number_of_spoken_languages*total_number_of_directors, 
data = films_without_outliers)

这是我的预测值：

charliesAngels <-data.frame( 
  total_number_of_actors=c(26),
  release_year=c(2019),
  release_month=c(11),
  total_number_of_spoken_languages=c(1),                     
  total_number_of_directors=c(1),
  genre_action=c(1),
  genre_adventure=c(1))

这是我尝试预测时的代码： predict(ModelPrediction, charliesAngels)

当我尝试运行它时，它显示以下消息：

Warning messages:
1: In bs(release_year, degree = 5L, knots = c(1976, 1996, 2006), Boundary.knots = c(1915L,  :
  some 'x' values beyond boundary knots may cause ill-conditioned bases
2: In predict.lm(ModelPrediction, charliesAngels_change1) :
  prediction from a rank-deficient fit may be misleading