R预测单行

我试图使用leave-one-out（LOO）交叉验证来预测来自PCA的一些数据。R预测单行

的prcomp顺利，但是当我到predict落入函数得到不高兴

error: 'newdata' must be a matrix or data frame

因为我供给载体（即，单一的行），而不是一个矩阵（即多行）。

我试过as.data.frame和as.matrix和各品种上，但我仍然得到错误

error: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns`

在我的例子这里loo是LOO指数和mydata和myinfo分别包含数据和元数据。

tdata = mydata[-loo,] 
tinfo = myinfo[-loo,] 

vdata = mydata[loo,] 
vinfo = myinfo[loo,] 

p = prcomp(tdata) 
predict(p, newdata = vdata)

2016-06-09 c z

你有没有尝试过做'as.data.frame'后设置'colnames'？ 'colnames（vdata）< - colnames（tdata）'。 – ytk

这个问题似乎是因为R将1xn和nx1矩阵视为相同，数据框最后只有1列。 –

没关系，发现：

predict(p, newdata = as.data.frame(t(vdata)))

2016-06-09 13:54:03

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