如何在R給定的訓練和測試數據與類標籤進行最小二乘迴歸？

Question

我有一個63 * 62的訓練集和類標籤也存在。測試數據是一個25 * 62的尺寸，也有類標籤。鑑於此，我將如何執行最小二乘迴歸？我使用的代碼：

res = lm(height~age)

是什麼身高和年齡對應？當我有61個特徵+ 1個類別（使訓練數據爲62列）時，我將如何輸入參數？

另外我該如何在測試數據上應用模型？

Answer 1

height和age只是數據框中列的標籤。 height是一個預測變量。你可以有任意多的變量，如你所願：res = lm(height~age+wight+gender)

但是，我必須說這個問題對我來說似乎有點奇怪，因爲如果你用62個變量在62個訓練集中執行迴歸，它只會意味着你將永遠有一個確切的解決方案。訓練集應始終（顯着）大於所用變量的數量。

Answer 2

如果你有62列您可能希望使用更通式

res = lm(height ~ . , data = mydata) 

注意如何時期「」代表其餘的變量。但以前的回答是完全正確的，因爲變量多於觀察值，因此答案（如果有的話不應該是）完全沒用。