预测（）在更广的范围

我很抱歉一遍又一遍地重复这个问题，但似乎我对预测更广泛的范围了解不足。看起来，如果数据的nrow与预测值匹配得不错，就没有错误。但是，如果您想预测不同范围我们将会收到错误消息。预测（）在更广的范围

使用相同的数据，从dplyrdo-requires-named-function

它工作得很好。但是如果你想改变配件的范围，我会收到一个错误！

library(dplyr) 
iris %>% 
    group_by(Species) %>% 
    do({ 
    mod <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .) 
    pred <- predict(mod, newdata = data.frame(Sepal.Width=seq(1,10,length.out=51))) 
    data.frame(., pred) 
    })

在data.frame误差（，预解码值。）：参数意味着不同的行数：50，51

据我所知，新的范围不匹配与以前的数据.。 OTH，我需要预测更大范围的Sepal.Width值。这可能吗？

来源

2017-07-26 Alexander

当您使用data.frame(.,pred)时，您尝试将现有数据框与50行和新预测与51行绑定在一起。如果更换此线由data.frame(pred)一切正常：

# A tibble: 153 x 2 
# Groups: Species [3] 
    Species  pred 
    <fctr> <dbl> 
1 setosa 3.329491 
2 setosa 3.453779 
3 setosa 3.578067 
...

来源

2017-07-26 03:02:20

这很酷，但如果你想绘制的东西使用相同'.' data.frame它有'data.frame是有用的（，预计值） '。在其他情况下，我想我们需要从此建立另一个数据。例如，如果我想绘制'Sepal.Length_predicted' vs'pred'，我需要构建新的'data.frame'。我对么？ – Alexander

，这个'Sepal.Lenght_predicted'来自我们从'lm'得到的拟合系数。 – Alexander

这是正确的.... –

预测（）在更广的范围

回答

相关问题