如何预测 R 中的单个值

Question

我有一个线性回归模型，其中包含两个变量 meanValuesHeatingPower 和 meanValuesOutsideTemperature，它们都有 365 个条目。现在我想使用这个线性模型来预测只有 1 个值（在这种情况下这个值是 1））。如果我使用以下代码，则不会打印所需的值，而是 365 个值。此外，我收到错误消息：“警告消息：'newdata' 有 1 行，但发现的变量有 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。

我怎样才能得到那个值？

Answer 1

您在调用中使用了不正确的 X 变量名称predict（它的名称应与创建初始模型时使用的 X 变量相同）

虽然不是必需的，但它通常在同一数据框中具有meanValuesHeatingPower和meanValuesOutsideTemperature作为列，然后data在创建模型时将该数据框传递给

以下对我有用：

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)