Vorhersagen der ridge-regression in R

Ich habe wirklich sehr fest auf diesem, hoffe jemand kann mir helfen! Ich habe einen Datensatz mit 54 Spalten und ich möchte Vorhersagen treffen ein test-set mit ridge-regression. 

nn <-nrow(longley)
index <- 1:nrow(longley)
testindex <- sample(index, trunc(length(index)/3))
testset <- longley[testindex,]
trainset <-longley[-testindex,]
trainset1 <- trainset[,-7]

# Fit the ridge regression model:

mod <- lm.ridge(y ~., data = trainset, lambda = 0.661)

# Predict and evaluate it by using MAE function:

mae <- function(model) {
  y = trainset$Employed  
  y.pred <- predict(model, trainset)
  return(mean(abs(y-y.pred)))
}

Wenn ich das mache bekomme ich folgende Fehlermeldung:

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "ridgelm"

Was könnte ein anderer Weg sein, um Vorhersagen zu treffen mit ridge-regression, das funktioniert (auch mit der Evaluierung von Metriken wie rsquared und MAE)?

InformationsquelleAutor Veraaa | 2016-06-18
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    Es ist in der Tat keine predict Methode für ridgelm Objekt: Sie haben es zu tun mit den Händen. Übrigens, es gibt weder summary wie Sie sehen können mit:

    > methods(class = 'ridgelm')
[1] coef   plot   print  select

    Dies ist das lineare Modell so, dass die Armatur ist nur eine Frage der Matrix-Berechnung:

    y.pred <- as.matrix(cbind(const=1,trainset)) %*% coef(model)

    Müssen wir hinzufügen, die Konstante 1 im Zusammenhang mit der Konstante Koeffizient der linearen Modus.

    Wichtig: verwenden ridge-regression, ein in der Regel Maßstab erklärenden Variablen, so dass Mittel abgezogen. Die best practice sollte es sein, zu lernen scaling definition von training und dann zu verwenden-training-set Mittel zum center Variablen von neuen Daten. Vielleicht interessiert in diesem Zusammenhang post auf cross-validiert:

    https://stats.stackexchange.com/questions/152203/how-to-calculate-predicted-values-using-an-lm-ridge-object

    InformationsquelleAutor Eric Lecoutre
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