與新數據一起增加與一個模型一起工作失敗與另一個

我錯過了這麼基本的東西 - 爲什麼擴大與一個模型，但不是另一個？與新數據一起增加與一個模型一起工作失敗與另一個

data(iris) 
library(broom) 

iris$cSepal.Length <- scale(iris$Sepal.Length, center = TRUE, scale = FALSE) 
nd <- expand.grid(Sepal.Length = seq(4, 8, 0.1), Species = factor(levels(iris$Species))) 
nd$cSepal.Length <- nd$Sepal.Length - mean(iris$Sepal.Length) 

m0 <- lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length * Species, data = iris) 
pred.0 <- augment(m0, newdata = nd) 
m1 <- lm(Sepal.Width ~ cSepal.Length * Species, data = iris) 
pred.1 <- augment(m1, newdata = nd) 

## Error in data.frame(..., check.names = FALSE): arguments imply differing number of rows: 123, 150 

sessionInfo() 

## R version 3.3.1 (2016-06-21) 
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 
## Running under: Windows 10 x64 (build 10586) 
## 
## locale: 
## [1] LC_COLLATE=English_United States.1252 
## [2] LC_CTYPE=English_United States.1252 
## [3] LC_MONETARY=English_United States.1252 
## [4] LC_NUMERIC=C       
## [5] LC_TIME=English_United States.1252  
## 
## attached base packages: 
## [1] stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  
## 
## other attached packages: 
## [1] broom_0.4.1   RevoUtilsMath_8.0.3 
## 
## loaded via a namespace (and not attached): 
## [1] Rcpp_0.12.6  knitr_1.11  magrittr_1.5  mnormt_1.5-4  
## [5] lattice_0.20-33 R6_2.1.2   stringr_1.0.0 plyr_1.8.4  
## [9] dplyr_0.5.0  tools_3.3.1  parallel_3.3.1 grid_3.3.1  
## [13] nlme_3.1-128  psych_1.6.6  DBI_0.4-1  htmltools_0.2.6 
## [17] yaml_2.1.13  assertthat_0.1 digest_0.6.8  tibble_1.1  
## [21] reshape2_1.4.1 formatR_1.4  tidyr_0.5.1  evaluate_0.7.2 
## [25] rmarkdown_0.9.5 stringi_1.1.1 RevoUtils_10.0.1

來源

2016-09-03 atiretoo

'> nrow（iris）; [1] 150'。 nrow（nd）; [1] 123'; http://stackoverflow.com/a/26148043/2381339似乎兩個表/ dfs在這裏加入mabye？ – nilsole

是的，但爲什麼它與m0而不是m1一起使用 – atiretoo

這裏的問題是與scale()。它返回一個矩陣而不是一個向量。將矩陣分配給data.frame會導致問題。您正在使用scale()創建iris$cSepal.Length，但正在使用x-mean(x)創建nd$cSepal.Length。這會創建兩種不同的數據類型，當您使用cSepal.Length列時，會在預測兩種不同模型時導致問題。

如果每次創建列時都使用相同的居中方法，那將是最好的選擇。如果你只是做

iris$cSepal.Length <- iris$Sepal.Length - mean(iris$Sepal.Length)

一切都會工作。

來源

2016-09-03 20:30:13 MrFlick

與新數據一起增加與一個模型一起工作失敗與另一個

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