R預測單行

我試圖使用leave-one-out（LOO）交叉驗證來預測來自PCA的一些數據。R預測單行

的prcomp順利，但是當我到predict落入函數得到不高興

error: 'newdata' must be a matrix or data frame

因爲我供給載體（即，單一的行），而不是一個矩陣（即多行）。

我試過as.data.frame和as.matrix和各品種上，但我仍然得到錯誤

error: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns`

在我的例子這裏loo是LOO指數和mydata和myinfo分別包含數據和元數據。

tdata = mydata[-loo,] 
tinfo = myinfo[-loo,] 

vdata = mydata[loo,] 
vinfo = myinfo[loo,] 

p = prcomp(tdata) 
predict(p, newdata = vdata)

2016-06-09 c z

你有沒有嘗試過做'as.data.frame'後設置'colnames'？ 'colnames（vdata）< - colnames（tdata）'。 – ytk

這個問題似乎是因爲R將1xn和nx1矩陣視爲相同，數據框最後只有1列。 –

沒關係，發現：

predict(p, newdata = as.data.frame(t(vdata)))

2016-06-09 13:54:03

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