4. mutate：创建新字段 # 新增 pop_new 字段 gapminder %>% mutate(pop_new = pop / 1000000)# ...
newdata是由预测值构成的数据框，当newdata为默认值时预测已有数据的主成分值。
predict.lm生产预测值,取得通过评估的回归函数框架newdata(默认为model.frame(object)。如果逻辑se.fit是TRUE,标准误差预测计算,如果数字参数scale设置(可选df),它被用于残留在计算标准误差的标准偏差,否则这是从模型中提取适合设置intervals指定的信心,或在指定level,有时简称为窄与宽间隔的预测(耐)间隔的计算。 If...
, @input_data_1_name = N'rentals', @output_data_1_name = N'rental_predictions', @params = N'@model varbinary(max)', @model= @modelWITHRESULTSETS(("RentalCount_Predicted"FLOAT));END; GO 使用新数据执行模型 现在,可使用存储过程predict_rentalcount_new来预测新数据的租借计数。 SQL复制 --...
set.seed(1) rfc1_sm <- randomForest(y_train ~ ., data = new_train_df, ntree = 500, mtry = 4, nodesize = 3) y_pred <- predict(rfc1_sm, X_test, type = "response") cr_rfc1_sm <- caret::confusionMatrix(y_pred, y_test) cm_rfc1_sm <- table(y_pred, y_test) roc_auc...
model_rpart <- rpart(RentalCount ~ Month + Day + WeekDay + Snow + Holiday, data = train_data); 通过这两个模型进行预测 使用预测函数通过每个已训练的模型预测租赁计数。 R复制 #Use both models to make predictions using the test data set.predict_lm <- predict(model_lm, test_data) ...
对predict()的单次调用使用训练的工作流 (flights_fit) 通过看不见的测试数据进行预测。predict()方法将食谱应用于新数据,然后将结果传递给拟合的模型。 R predict(flights_fit, test_data) 获取predict()的输出以返回预测类:late与on_time。 但是,对于每个航班的预测类概率,请将augment()与模型结合使用并结合测...
y.vector<-with(data,get(yval))——表示在data数据框中读取列名称为yval的向量。 代码语言:txt 复制 with(<data>,)——提取数据框中的某些参数做运算,对于数据框运算很方便 绘图 代码语言:txt 复制 plot()——绘制图像 代码语言:txt 复制 plot(<vecter...
model<-lm(sales~date,data = inputfile1) #回归模型拟合 inputfile2$sales<-predict(model,inputfile2) #模型预测 result3<-rbind(inputfile1,inputfile2) # 多重插补法处理缺失,结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) ...
dmy <- dummyVars(~.,data0)#将分类变量处理成哑变量 dmfp <- predict(dmy,data0) head(dmfp) imp <- mice(dmfp,m=5)#5重插补,生成5个无缺失数据集 fit <- with(imp,lm(diabetes.neg~preg.nt+glucose+pressure+triceps+insulin+mass+pedigree+age))#插补模型 ...