這是我在本論壇中提出的第一個問題。我是個初學者，你們都會馬上告訴你。
我正在做一個小任務，我必須將訓練模型與測試模型進行比較。重點在於訓練模型比測試模型有更多的行。
通過線性迴歸模型，我想這兩種模式相比，但是當我使用的預測（）函數，我得到以下錯誤：
「newdata」有3456行，但變量發現最喜歡的7689行。
這是我做過什麼：
regression = lm(train$students~train$subjects, train)
（火車是trining數據庫）
prediction = predict(regression, test)
（測試是測試數據庫）
我不知道，如果I' m正確使用predict（）函數。有人能告訴我我做錯了什麼嗎？
非常感謝您的幫助和善意！
不要在公式中將變量稱爲data$var。決不。永遠。
發生了什麼事情是您安裝了一個模型，其變量名爲train$students和train$subjects。根據模型預測，R將在測試集test中查找名爲train$subjects的變量。顯然在tests中不存在這樣的變量;誰會用這種愚蠢的名字創造變數！？在公式中不需要使用data$var格式，因爲data參數的整個點是指示R應該在公式中提及的變量的名稱。
要開始解決這個，適合模型爲：
regression <- lm(students ~ subjects, data = train)
然後使用
predict(regression, test)
預測，其中test需要有包含subjects列。
錯誤信息是因爲newdata有3456，但是當它搜索變量train$subjects它發現7689行，想必是完整的觀察中train數...？
它的工作原理。非常感謝，加文！ – albert
嘗試添加'type ='response''作爲預測函數的參數。沒有一個可重複的例子，我無法幫助更多。 –
而不是嘗試 '迴歸= lm（學生〜科目，火車） 預測=預測（迴歸，測試）' – G5W
非常感謝，G5W！ – albert