我想把名字放在model.matrix的名字列表中 a <- row.names(bbb)a
y <- election_data_train-k-Obama_wins-Obama_margin-FIPS-ElectionDate-TotalVote-Clinton-Obama, data = election_data_train )d <- election_data_tra
浏览 76提问于2019-10-06得票数 0
下面是一个可重复使用的示例： y = rnorm(15),
z = rep(c(1,1.1,1.3)
浏览 7提问于2017-11-24得票数 0
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在运行DiceKriging (在R中)时，将显示以下消息：
Variablenl ngen sindunterschiedlich (gefunden für‘i(输入，1^2))
#Modeling
xa<-c(1,2,3,4,5,6seq(1,
浏览 2提问于2016-08-31得票数 0
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data(promotergene)
ind <- sample(1:dim(promotergene)[1],20) kpar=list(sigma=0.015))
## predict gene type probabilities
浏览 3提问于2014-11-28得票数 1
我尝试通过使用变量target在公式中引用列的名称，该变量由粘贴的字符串组成。., model.df)Error in model.frame.default(object, data, xlev = xlev) :
variable lengths differ但是，像在model.matrix(C_inf~., model.df)中那样直接引用列的名称不会产生这样的错误，模型矩阵也会非常好。
浏览 0提问于2021-05-08得票数 0
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model_nb <- glm.nb(cases ~ date, date2, date3, data=data)
preds3 <-predict(model_nb, newdata=data.frame(date=dates), se.fit=TRUE, type='response') model.frame.default错误(术语、新数据、na.action = na.action、xl
浏览 2提问于2021-01-19得票数 0
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交叉验证R中的步长函数
、、、
我试图从步骤函数中获取错误，但我得到了一个错误：library(ISLR)set.seed(5082)for (i in 2:13){ cv.error[i] <- cv.glm(Wage ,step.fit, K= 10)$delta [1]
Error in model.frame.default</e
浏览 0提问于2017-02-13得票数 0
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我用lm函数在R中做了一个多元线性回归，我想用它来预测几个值。所以我尝试使用函数predict()。这是我的代码：v=1/tPred=predict(LinReg, new, interval我得到的错误消息是：
Model.frame.default中的错误(术语、新数据、na.action = na.action、xlev =对象$xlevel)：变量</
浏览 5提问于2015-04-15得票数 1
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我正在使用一个回归模型(MWT1Best= 428 - 7.69*Diabetes - 72.1*AtrialFib - 130*DAF)，我试图在变量Diabetes和AtrialFib中替换1或0= prediction(r123,
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev =
浏览 162提问于2020-03-24得票数 1
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我正在使用R中引导库的cv.glm交叉验证过程测试逻辑回归的性能。Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels我可以在某些水平的因子变量不存在的观察值的子集上训练回归模型。如果这个模型后来被用于新的观察，包括预测变量的未知水平，那么它就不知道如何表现。因为在我看来这是一个基本的
浏览 39提问于2013-06-06得票数 3
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我正试图预测这个模型，但它显示出了一个错误： variable lengths differ (found for 'Welfare.Measurment')model3 <- lm(log(Poverty.Line.Day) ~ (log(<em
浏览 11提问于2022-04-20得票数 0
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<- data.frame(x, y, z, m)colname <- names(data[ , -m]) for(i in seq_along(colname)) {
fm <- as.formula(paste0(colname[i], "~ ."))mod <- rpart(fm, data =
浏览 11提问于2018-07-29得票数 0
., data = dat);predict(model, dat);EXEC sp_execute_external_script , @script = @script_r 但我错了：
外部脚本错误:model.frame.default中的错误(术语、新数据、na.action = na.action
浏览 1提问于2018-04-19得票数 1
有时，当将带有分类列的数据帧拆分为测试和训练集时，训练集将不会包含所有级别的分类变量。然后，当您训练模型并尝试预测测试集时，预测将失败：x <- data.frame(...) # data frame with columns with very dispersed categorical=train_set)
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action,
浏览 2提问于2014-11-14得票数 3
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我在r中玩线性回归模型，特别是取变量的日志，然后对模型进行预测。我遇到了一个有点小的问题，但我想知道发生了什么。为了简单起见，假设我有一个变量和响应。我接受这两个变量的日志，但我以下列方式格式化它们：log_variablenewdata<-data.frame(variable=2)
predict(m1, newdata, interval="
浏览 0提问于2022-01-28得票数 1
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但我现在想换掉y和x变量，这样循环中的公式就会变成： betas[i,] <- coef(lm(. ~ Otminus1 -1, tmp)) 但在执行此操作时，我收到以下错误消息： Error in model.frame.default(formula = . ~ Otminus1 - 1, data = tmp, drop.unused.levels = TRUE) :
Object is not a matrix 我试图通过引入betas[i,] <- coef(lm(. ~ Otminus1 -1
浏览 426提问于2020-12-16得票数 1
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计划是预测最后15个时间点，并将它们与实际数据进行比较，以获得错误值，但出于某种原因，我得到了“可变长度不同”的错误消息。这是代码和相关错误-> X.all<-jj[1:84]>year.first<-values+1> ##setting t for 15 values us
浏览 1提问于2015-04-03得票数 3
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我在这里()和其他各种线程中遇到了与引发和回答相同的错误。尽管使用了所有这些线程中建议的“正确”公式结构，但错误仍然存在：cv.glm(df, mod,K=8)
列表中出错(model.frame.default=Y~ Var_1，data = list(：变量长度不同(发现'V
浏览 20提问于2021-05-12得票数 0
我对比较这些模型感兴趣，并希望为一组新的数据(预测变量)绘制预期(预测)值。我的目标是比较每个模型在特定条件下的预测效果(x变量)。特别令人感兴趣的是边际(GEE)和条件估计之间的比较。我还有我的新的dataframe newdat，它包含了23个变量的365个观测结果(一年中平均每天的环境数据)。mm = model.matrix(terms(glmm1), newdat) # Error in model.frame.default(obje
浏览 3提问于2012-02-08得票数 4
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我想绘制一个多变量logistic回归分析(GLM)的结果，一个具体的自变量调整(即独立于模型中包含的混杂因素)与结果(二进制)的关系。我看过一些文章，这些文章推荐使用predict命令和curve后面的方法，下面是一个例子；model当我添加“年龄”(任意-可能是任何相同长度的变量)作为混杂变量时，我会得到以下错误；
> x <-
浏览 2提问于2012-07-02得票数 7
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