Abline nicht arbeiten mit Linearen Regressionsmodell

Ich habe eine Daten in R, so will ich, um zu testen, die Daten mit verschiedenen Modellen. Ich teilen Sie die Daten in 2 Sätze 80% training und 20% - Prüfung. So, jetzt, was ich will zu tun ist, trainieren die Trainings-Daten-set auf einem linearen Modell und vorhersehbar, dass es auf der Test-Daten-set.

Habe ich keine dieser so weit.

temp<-lm(formula = cityMpg ~ peakRpm+horsePower+wheelBase , data=train)
temp_test<- predict(temp,test)
plot(temp_test)

Hier bin, bekomme ich die scatter-plot. Jetzt möchte ich nur eine Zeile in diesem scatter-plot.
Wenn ich abline(temp_test), bekomme ich eine Fehlermeldung.
ich MÖCHTE DIE ZEILE als automatische, ich möchte nicht angeben der Koordinaten.
immer Fehler wie:

Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : 
      invalid a=, b= specification

versuchen abline(temp).
hi abline(temp) funktioniert, aber es funktioniert für die Trainingsdaten ich will, dass es für eine test-Daten-Warnung: In abline(temp) : nur die ersten zwei von 4 Regressionskoeffizienten
Zeichnen 4-dimensionale Daten ist nicht einfach, zumindest nicht so viel, wie 2-d-Daten. abline funktioniert nur für einfache lineare Modelle mit 2 Koeffizienten, 1 abfangen und die 1 Steigung.
Sie können nicht tun, müssen Sie ein 4-dimensionales Modell und abline funktioniert nur für 2d.
Ok. Dann, Wie kann ich den plot einer Linie ??? Von lines () - Funktion ?
Wenn ich nur verwenden, temp<-lm(formula = cityMpg ~ peakRpm, data=Zug), dann ist es gut ?/

InformationsquelleAutor Xylo_matic | 2013-10-25

1

Wie oben dargelegt, ist dies ein bisschen schwierig für ein multi-dimensionales Modell.

Bekommen, einige Daten (die Sie vernachlässigt, um eine reproduzierbare Beispiel: siehe http://tinyurl.com/reproducible-000 ...)
```
library(foreign)
dat <- read.arff(url("http://www.cs.umb.edu/~rickb/files/UCI/autos.arff"))
```
Split in Trainings-und test-Datensätze:
```
train <- dat[1:150,]
test <- dat[151:nrow(dat),]
```
Den Variablen-Namen sind ein wenig umständlich für R (die Bindestriche interpretiert werden als minus-Operatoren, also müssen wir zurück-Zitate zu schützen, der Namen):
```
fit <- lm(`city-mpg` ~ `peak-rpm`+horsepower+`wheel-base`,data=train)
temp_test <- predict(fit,test)
```
Handlung die Vorhersagen vs peak U /MIN:
```
par(las=1,bty="l") ## cosmetic
plot(test[["peak-rpm"]],temp_test,xlab="peak rpm",ylab="predicted")
```
Um die Zeile hinzufügen, müssen wir uns anpassen, dem abfangen nach einigen baseline-Werte der anderen Parameter: verwenden wir den Mittelwert (eine weitere alternative ist die Mitte aller unabhängigen Variablen vor der Montage das Modell):
```
cf <- coef(fit)
abline(a=cf["(Intercept)"]+
          mean(test$horsepower)*cf["horsepower"]+
          mean(test$`wheel-base`)*cf["`wheel-base`"],
          b=coef(fit)["`peak-rpm`"])
```
Einen anderen Weg, dies zu tun ist die Verwendung predict():
```
newdat <- with(test,
            data.frame(horsepower=mean(horsepower),
                       "wheel-base"=mean(`wheel-base`),
                       "peak-rpm"=seq(min(`peak-rpm`),
                                        max(`peak-rpm`),
                                        length=41),
                       check.names=FALSE))
newdat["city-mpg"] <- predict(fit,newdat)
with(newdat,lines(`peak-rpm`,`city-mpg`,col=4))
```
(41 Punkte dumm ist für eine gerade Linie-wir hätten nur 2-aber wird gut funktionieren, wenn Sie zeichnen möchten etwas gebogen, wie Konfidenzintervalle oder ein nichtlinearer fit.)

Alternativ können Sie passen Sie einfach den marginalen Modell, aber die eigentliche ausgestattet Zeile ist etwas anders (es wird nur gleich sein, wenn alle Prädiktoren sind orthogonal zu einander):
```
fit2 <- lm(`city-mpg` ~ `peak-rpm`,data=train)
abline(fit2,col="red")
```
- Vielen Dank für Ihre Antwort. Aber was bedeutet der vorhergesagte Wert erzählt hier ? Tut es erzählt cityMpg Wert ??? Und in der Tabelle '-' ist es nicht, die Wörter werden kombiniert, so dass ich nicht vor jeder Ausgabe regaring den Raum. U kann sagen, was bedeutet plot(test[["peak U"]],temp_test,xlab="peak rpm",ylab="vorhergesagte") stellt einen Graphen von peak U / min und dem vorhergesagten Wert(was wird dis-Wert)
- (1) ja, der vorhergesagte Wert ist die gleiche wie die response-variable das eingebaute Modell. (2) die Handlung setzt peak U / MIN auf der x-Achse und der vorhergesagte Wert der Stadt MPG aus dem Modell auf der y-Achse.
- Oh, ok. Bedeutet, wenn ich möchte, um vorherzusagen, cityMpg Wert von 3 Parametern, dann kann ich nicht tun. Ich kann nur Vorhersagen, seine vaalue von einem anderen Attribut ?
- wenn Sie möchten, um vorherzusagen cityMpg aus 3 Attributen , und ziehen Sie das entsprechende Bild dann werden Sie brauchen, um eine Entscheidung darüber, welche Werte von den anderen (nicht-fokalen) Attribute, die Sie verwenden, um zeichnen Sie das Bild. Möchten Sie vielleicht zu erkunden die effects Paket ...
InformationsquelleAutor Ben Bolker

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