獲取測試誤差作爲R

我進行了一些實驗與logistic迴歸中的R與Auto數據集邏輯迴歸模型包含在R.獲取測試誤差作爲R

我已經得到了培訓的一部分（80％）和測試部分（20％）單獨歸一化每個部分。

我可以不與線的任何問題，創建模型：

mlr<-glm(train$mpg ~ 
train$displacement + train$horsepower + train$weight, data =train)

我甚至可以預測train$mpg與編組：

trainpred<-predict(mlr,train,type="response")

而與此計算樣本誤差：

etab <- table(trainpred, train[,1]) 
insampleerror<-sum(diag(etab))/sum(etab)

問題出現在我想用測試集進行預測時。我用下面的一行：

testpred<-predict(model_rl,test,type="response")

，給了我這樣的警告：

'newdata' had 79 rows but variables found have 313 rows

，但它不工作，因爲testpred有trainpred相同的長度（應該少）。當我想用計算與testpred以下行測試錯誤：

etabtest <- table(testpred, test[,1])

我得到以下錯誤：

Error en table(testpred, test[, 1]) :
all arguments must have the same length

我做錯了嗎？

來源

2016-05-19 Carlos

有一件事情可能沒有什麼區別：改變你迴歸到'mlr <-glm（mpg_place + horsepower + weight，data = train）'。如果指定了數據參數，則不需要'train $'。更重要的是，你可能會檢查這是否會產生邏輯迴歸。我認爲它實際上是OLS。你必須設置鏈接和家庭參數。 SO上有很多例子。 – lmo

I反應我自己的問題，如果有人有同樣的問題：

當我把論點glm我說我想預測什麼，這是自$ MPG標籤與train數據，因此，我glm電話必須是：

attach(Auto) 
mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data=Auto, subset=indexes_train)

如果現在我打電話predict，table等沒有結構尺寸的任何問題。修改這個錯誤對我很有用。

來源

2016-05-20 11:17:05 Carlos

我附加了自動數據集，避免了$。現在好多了？ – Carlos

獲取測試誤差作爲R

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