我想使用包中的mice函数创建插补策略mice.问题是我似乎无法找到predict此包中的新数据的任何方法(或它的表兄弟).
我想做这样的事情:
require(mice)
data(boys)
train_boys <- boys[1:400,]
test_boys <- boys[401:nrow(boys),]
mice_object <- mice(train_boys)
train_complete_boys <- compete(train_boys)
# Here comes a hypothetical method
test_complete_boys <- predict(mice_object, test_boys)
我想找到一些可以模仿上面代码的方法.现在,完全可以分别mice对列车和测试数据集进行单独的操作,但从逻辑的角度来看似乎是不正确的 - 您拥有的所有信息都在列车数据集中.测试数据集的观察结果不应提供彼此的信息.在处理数据时尤其如此,当观察可以按出现时间排序时.
一种可能的方法是从测试数据集添加行以迭代地训练数据集,每次都运行插补.然而,这似乎非常不优雅.
所以这是一个问题:
是否有mice类似于一般predict方法的包的方法？如果没有,可能的解决方法是什么？
谢谢!