即使在R中的回归变量缺失值时也能预测

我从训练数据集中得到R中的所得回归系数。我现在想要使用它们并将它们应用于另一个数据集来预测值，但是某些X /独立变量有N/A或缺失值，这也导致预测值为N/A。我可以使用哪些命令，这样即使某些因变量信息丢失，predict（）命令仍会预测该行的值？即使在R中的回归变量缺失值时也能预测

来源

2017-08-28 user3242036

'预测'正在根据您的建模函数（例如，“lm”，“glm”等）生成的回归方程生成预测。那个方程式就像'y = 0.1 * x1 + 3.26 * x2 - 0.048 * x3 + ...'。如果你的其他数据集有一个观察值（一行）缺少一个值，例如'x3'，那么就没有办法为这个观测值预测'y'，因为没有什么值可以插入' x3'。为了得到预测结果，您可以（1）将其他数据集中的缺失值计算出来，或者（2）仅使用其他数据集中存在的变量来训练模型。 – eipi10

您可以使用'鼠标'软件包。这个软件包和函数'mice（）'可以用来推测缺失的值 –

您需要处理缺失的值。根据您处理的数据类型，您可能会相应地忽略缺失值。例如。 - 如果列的数据类型为int，则可以尝试用平均值或中值替换它们。如果你可以对你处理的数据更具体，它将提供更多的清晰度。

来源

2017-08-28 21:04:04

即使在R中的回归变量缺失值时也能预测

回答

相关问题