R에, 수익률에게 잘못된 길이

Question

new.y = predict(model, newx = new.x), new.y의 길이가 new.x

코드의 행 길이 다른 을 예측하는 것은 여기에 있습니다 :

install.packages('ISLR') 
library(ISLR) 

fix(Hitters) # load data 
Hitters = na.omit(Hitters) # remove NA 

x = model.matrix(Salary ~ ., Hitters)[ , -1] 
y = Hitters$Salary 

set.seed(1) 
train = sample(1:nrow(x), nrow(x)/2) # random sampling 
test = (-train) 

lm.fit = lm(y ~ x, subset=train) 
lm.pred = predict(lm.fit, newx = x[test,]) 

dim(x[test,]) # output 132*19 
length(lm.pred) # output 131 
length(y[test]) # output 132 

아무도 왜 길이 알고 있나요 틀렸어? 감사!

업데이트 : 실수는 newx = x[test, ]입니다. predict에 의해 인식되지 않았습니다. 감사합니다! 은 더 분명하게하려면 다음과 같은 일을해야 1, 2 코드에서 test을 정의

install.packages('ISLR') 
library(ISLR) 

fix(Hitters) # load data 
Hitters = na.omit(Hitters) # remove NA 

x = model.matrix(Salary ~ ., Hitters)[ , -1] 
y = Hitters$Salary 

set.seed(2) 
train = sample(1:nrow(x), 150) # random sampling (specify size for testing) 
test = (1:nrow(x))[-train] 


lm.fit = lm(y ~ x, subset=train) 
lm.pred = predict(lm.fit, newx = x[test,]) 
dim(x[test,]) # output 113 19 
length(lm.pred) # output 150 - still using training data 


lm.fit = lm(Salary ~ ., data = Hitters, subset = train) 
lm.pred = predict(lm.fit, newdata = Hitters[test,]) 
dim(x[test,]) # output 113 19 
length(lm.pred) # output 113 

방법. 테스트 :

x = c('A','B','C','D','E') 
set.seed(2) 
n = length(x) 
train = sample(1:n, n/2) # random sampling 
test = -train 
test # output -1 -3 
x[test] # output "B" "D" "E" 

test = (1:n)[-train] 
test # output 2 4 5 
x[test] # output "B" "D" "E" 

Answer 1

당신이 간단하게 할 수 있습니다

library(ISLR) 

Hitters <- na.omit(Hitters) # remove NA 

set.seed(1) 
train <- sample(1:nrow(Hitters), nrow(Hitters)/2) # random sampling 
test <- (1:nrow(Hitters))[-train] # your definition of test was incorrect 

lm.fit <- lm(Salary ~ ., data = Hitters, subset = train) 
lm.pred <- predict(lm.fit, newdata = Hitters[test,]) 

dim(Hitters[test,]) # output 132*20 
length(lm.pred) # output 132 

Answer 2

시도가 같이 인수 newdata에 data.frame을 제공 :

lm.pred <- predict(lm.fit, 
        newdata=data.frame(x=x[test,],y=0)) 

은 또한, 나는 당신이하고있는 생각 인수 subset가하고있는 모르겠어요. 내가 대신 같이 lm로 호출에서 인수 data을 제공 할 것이다 :

lm.fit = lm(y ~ x, 
      data=data.frame(x=x,y=y)[train,]) 

Answer 3

을이 시도 : 나는 lm.pred의 길이의 차이를 생각

install.packages('ISLR') 
library(ISLR) 

fix(Hitters) # load data 
Hitters = na.omit(Hitters) # remove NA 

x = Hitters[,-1] 
y = Hitters$Salary 

set.seed(1) 
train = sample(1:nrow(x), nrow(x)/2) # random sampling 
test_data <- x[-train,] 
y_test <- y[-train] 
y_train<-y[train] 
train_data <- data.frame(Y= y[train],x[train,]) 

lm.fit = lm(Y ~ ., train_data) 
lm.pred = predict(lm.fit, newx = test_data) 

dim(test_data) # output 161*19 
length(lm.pred) # output 130 
length(y_test) # output 161 

는 Y의 null 값 때문이다