我知道根均方误差$sigma的概念之间存在细微差别.所以,我想知道在R中获取RMSE 功能的最简单方法是什么？lm
res<-lm(randomData$price ~randomData$carat+
randomData$cut+randomData$color+
randomData$clarity+randomData$depth+
randomData$table+randomData$x+
randomData$y+randomData$z)
length(coefficients(res))
包含24个系数,我不能再手动制作我的模型了.那么,我如何根据系数驱动来评估RMSE lm？
我正在使用R生成如何处理我正在教授的统计类的缺失数据的示例.一种方法需要生成"缺失值二进制变量",其中0表示包含缺失值的情况,1表示没有缺失值.例如
n X Y Z
1 4 300 2
2 8 400 4
3 10 500 7
4 18 NA 10
5 20 50 NA
6 NA 1000 5
我想生成一个变量M,这样
n m
1 1
2 1
3 1
4 0
5 0
6 0
考虑到R处理缺失值的能力,这看起来应该很简单.我发现的最接近的是m <-ifelse(is.na(missguns),0,1),但所有这一切都会生成一个新的整个数据矩阵,其中0或1表示缺失.但是,我只想要一个变量来指示行是否包含缺失值.