Sådan bruger du predict()-funktionen i R-programmering
Introduktion
Predict()-funktionen i R-programmering er et kraftfuldt værktøj, der gør det muligt at forudsige værdier af en afhængig variabel baseret på værdier af uafhængige variable. Den er designet til at arbejde med træningsdata og en model, der er blevet estimeret ud fra disse data.
I denne omfattende guide vil vi udforske funktionen predict() grundigt og illustrere dens anvendelse gennem omfattende eksempler. Vi vil dække de forskellige argumenter, som funktionen accepterer, og diskutere de forskellige typer forudsigelser, der kan udføres. Derudover vil vi gennemgå de bedste praksisser og fejlfindingsteknikker for at sikre, at du anvender funktionen effektivt.
Grundlæggende om predict()-funktionen
Syntaxen for predict()-funktionen er som følger:
r
predict(model, newdata, type = NULL, se.fit = FALSE, scale = TRUE,
terms = NULL, newfactors = NULL, na.action = na.omit)
* model: Den estimerede model, som vi ønsker at bruge til at forudsige nye værdier.
* newdata: Et nyt datasæt, som indeholder de uafhængige variable, som vi ønsker at forudsige værdierne af.
* type: Typen af forudsigelse, som vi ønsker at foretage. Standardværdien er NULL, som vælger den passende type baseret på modeltypen.
* se.fit: En logisk værdi, der angiver, om standardfejlen for forudsigelsen skal medtages i resultatet.
* scale: En logisk værdi, der angiver, om de uafhængige variable i newdata skal skaleres, før de bruges til at forudsige nye værdier.
* terms: Et udtryk, der angiver de uafhængige variable, som skal bruges til at forudsige nye værdier.
* newfactors: En liste med faktorvariable, som skal tilføjes til newdata for at sikre kompatibilitet med modellen.
* na.action: Den handling, der skal udføres, når der er manglende værdier i newdata. Standardværdien er na.omit, som udelader observationer med manglende værdier fra forudsigelsen.
Typer af forudsigelser
Predict()-funktionen kan udføre forskellige typer af forudsigelser afhængigt af modeltypen. De mest almindelige typer omfatter:
* Punktforudsigelser: En forudsigelse af den forventede værdi af den afhængige variable baseret på værdierne af de uafhængige variable.
* Intervalforudsigelser: En forudsigelse af et interval, inden for hvilket den sande værdi af den afhængige variable forventes at ligge med en given sandsynlighed.
* Klassifikationsforudsigelser: En forudsigelse af den mest sandsynlige klasse, som en observation tilhører, baseret på værdierne af de uafhængige variable.
* Overlevelsesforudsigelser: En forudsigelse af overlevelsesfunktionen eller hazardfunktionen for en observation baseret på værdierne af de uafhængige variable.
Eksempler på brug af predict()-funktionen
Eksempel 1: Lineær regression
Følgende kode viser, hvordan man bruger predict()-funktionen til at udføre punktforudsigelser for en lineær regressionmodel:
r
Indholdsfortegnelse
Træn en lineær regressionmodel
model <- lm(y ~ x, data = min_data)
Forudsig værdier for nye data
new_x <- c(5, 10, 15)
predictions <- predict(model, newdata = data.frame(x = new_x))
Udskriv forudsigelserne
print(predictions)
Eksempel 2: Logistisk regression
Følgende kode viser, hvordan man bruger predict()-funktionen til at udføre klassifikationsforudsigelser for en logistisk regressionmodel:
r
Træn en logistisk regressionmodel
model <- glm(y ~ x, data = my_data, family = "binomial")
Forudsig sandsynligheder for nye data
new_x <- c(5, 10, 15)
predictions <- predict(model, newdata = data.frame(x = new_x), type = "prob")
Udskriv forudsigelserne
print(predictions)
Bedste praksisser
* Brug valideringsdata: Del dit datasæt i et træningssæt og et valideringsdatasæt. Træn din model på træningssættet, og evaluer dens ydeevne på valideringsdatasættet.
* Kontroller newdata: Sørg for, at newdata har de samme uafhængige variable som træningsdataene, og at værdierne er inden for det område, som modellen er blevet trænet på.
* Fortolk forudsigelserne korrekt: Vær opmærksom på typen af forudsigelse, du udfører, og fortolk dine resultater i overensstemmelse hermed.
Fejlfinding
* Na-værdier: Hvis newdata indeholder na-værdier, vil predict()-funktionen som standard udelade de pågældende observationer. Du kan angive na.action = na.include for at inkludere observationer med na-værdier i forudsigelsen.
* Uoverensstemmende variable: Sørg for, at newdata indeholder alle de uafhængige variable, som modellen er blevet trænet på. Du kan bruge argumentet terms for at angive en delmængde af variable, som skal bruges til forudsigelsen.
* Skaleringsfejl: Hvis de uafhængige variable i newdata ikke er på samme skala som træningsdataene, skal du angive scale = FALSE for at deaktivere skalering.
Konklusion
Predict()-funktionen i R-programmering er et alsidigt værktøj, der gør det muligt at forudsige nye værdier baseret på en estimeret model. Ved at forstå funktionens syntaks, forskellige typer forudsigelser og bedste praksisser kan du effektivt bruge den til at udvinde værdifulde indsigter fra dine data.
Ofte stillede spørgsmål
1. Hvad er forskellen mellem type = “link” og type = “response” i predict()-funktionen?
* type = “link” returnerer de lineære forudsigelser, mens type = “response” returnerer de transformerede forudsigelser.
2. Kan jeg bruge predict()-funktionen til at forudsige værdier af en ny variabel, der ikke blev brugt til at træne modellen?
* Nej, predict()-funktionen kan kun forudsige værdier af den afhængige variabel, som blev brugt til at træne modellen.
3. Hvad skal jeg gøre, hvis jeg har binære uafhængige variable i newdata?
* Du bør angive newfactors = list(x = levels(my_data$x)) for at tilføje de manglende faktorniveauer til newdata.
4. Kan jeg bruge predict()-funktionen til at forudsige værdier for et hierarkisk datasæt?
* Ja, du kan bruge pakken merMod til at udføre forudsigelser for hierarkiske modeller.
5. Hvordan kan jeg visualisere forudsigelserne fra predict()-funktionen?
* Du kan bruge R-pakken ggplot2 til at oprette visualiseringer af dine forudsigelser.
6. Kan jeg bruge predict()-funktionen til at udføre forudsigelser for en tidsseriemodel?
* Ja, du kan bruge forecast-pakken til at udføre forudsigelser for tidsseriemodeller.
7. Hvad er den bedste måde at evaluere ydeevnen af predict()-funktionen?
* Du kan bruge metrics som gennemsnitlig absolut fejl (MAE), gennemsnitlig kvadratfejl (MSE) eller R-kvadreret til at evaluere ydeevnen af dine forudsigelser.
8. Kan jeg bruge predict()-funktionen til at udføre forudsigelser for en blandingsmodel?
* Ja, du kan bruge flexmix-pakken til at udføre forudsigelser for blandingsmodeller.