cv.glm可变长度不同

我想，但是我做我的错误cv.glm可变长度不同

Error in model.frame.default(formula = lindata$Y ~ 0 + lindata$HomeAdv + : 
variable lengths differ (found for 'air-force-falcons')

空军 - 猎鹰每次上线性模型cv.glm是在数据集中lindata的第一个变量。当我运行glm时，我没有任何错误。所有变量都在一个数据集中，并且没有缺失值。

> linearmod5<- glm(lindata$Y ~ 0 + lindata$HomeAdv + ., data=lindata, na.action="na.exclude") 
> set.seed(1) 
> cv.err.lin=cv.glm(lindata,linearmod5,K=10) 
Error in model.frame.default(formula = lindata$Y ~ 0 + lindata$HomeAdv + : 
variable lengths differ (found for 'air-force-falcons')

我不知道是什么驱动这个错误或解决方案。有任何想法吗？谢谢！

来源

2015-02-05 RetaK

你的错误在这里。 -lindata $ HomeAdv'你想用这个做什么？ – BBrill 2015-02-05 18:01:18

即使没有，错误依然存在：'> linearmod5 < - glm（lindata $ Y〜0 + lindata $ HomeAdv +。，data = lindata，na.action =“na.exclude”） > set.seed（1） > cv = cv.glm（lindata，linearmod5，K = 10） model.frame.default错误（公式= lindata $ Y〜0 + lindata $ HomeAdv +：可变长度不同（找到'air-force-猎鹰）' – RetaK 2015-02-05 18:52:55

是什么原因造成这个错误的方式错误指定的公式

会产生这样的错误：

mod <- glm(mtcars$cyl ~ mtcars$mpg + ., 
      data = mtcars, na.action = "na.exclude") 

cv.glm(mtcars, mod, K=11) #nrow(mtcars) is a multiple of 11

这不是：

mod <- glm(cyl ~ ., data = mtcars) 

cv.glm(mtcars, mod, K=11)

这也不：

mod <- glm(cyl ~ + mpg + disp, data = mtcars) 

cv.glm(mtcars, mod, K=11)

会发生什么情况是，您指定变量的方式如mtcars$cyl此变量的行数等于原始数据集的行数。当您使用cv.glm时，您将数据框分为K个部分，但是当您重新采样重新采样数据时，它将使用原始（未分区）长度评估以data.frame$var格式指定的变量，其他（由.指定）划分的长度。

所以你必须在公式中使用相对变量（无$）。

在公式其他建议：

忌用指定变量和.你double变量的组合。这个点用于df中所有的变量，除了代字号左边的变量。

为什么添加一个零？如果它试图删除拦截，则使用-1代替。然而，在我看来，这是一个不好的做法

来源

2015-02-05 21:29:00 BBrill

cv.glm可变长度不同

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