So verwenden Sie die Funktion predict() in der R-Programmierung
Einleitung
Die Funktion predict() in R ist ein mächtiges Werkzeug für die Vorhersage von Werten basierend auf einem trainierten statistischen Modell. Sie ermöglicht es uns, neue Datenpunkte anhand eines bereits erstellten Modells zu bewerten und Vorhersagen über deren Ergebnisse zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Verwendung der Funktion predict() ausführlich untersuchen, ihre Syntax, Argumente und Rückgabewerte sowie Best Practices für ihre effektive Anwendung erörtern. Wir werden auch gängige Fehlerquellen behandeln und Tipps zur Fehlerbehebung geben.
Inhaltsverzeichnis
Syntax
Die Syntax der Funktion predict() lautet wie folgt:
r
predict(object, newdata, type = "link", se.fit = FALSE, scale = FALSE, terms = NULL, ...)
Argumente
* object: Das trainierte statistische Modell, auf dem die Vorhersagen basieren.
* newdata: Ein Datenrahmen, der die neuen Datenpunkte enthält, für die Vorhersagen gemacht werden sollen.
* type: Gibt die Art der Vorhersage an. Kann entweder „link“, „response“, „terms“ oder „probs“ sein.
* se.fit: Logischer Wert, der angibt, ob Standardfehler für die Vorhersagen berechnet werden sollen.
* scale: Logischer Wert, der angibt, ob die Vorhersagen skaliert werden sollen.
* terms: Ein Vektor von Prädiktorvariablen, die in den Vorhersagen verwendet werden sollen.
* …: Weitere Argumente, die an die Funktion predict() übergeben werden können.
Rückgabewerte
Die Funktion predict() gibt ein Objekt zurück, das Folgendes enthalten kann:
* Die vorhergesagten Werte
* Standardfehler der Vorhersagen (falls se.fit = TRUE)
* Skalierte Vorhersagen (falls scale = TRUE)
* Bedingungen, die zur Vorhersage verwendet wurden (falls terms angegeben ist)
Verwendung
Die grundlegendste Verwendung der Funktion predict() besteht darin, neue Datenpunkte anhand eines trainierten Modells vorherzusagen. Dies kann mit der folgenden Syntax erfolgen:
r
predictions <- predict(model, newdata)
wobei model das trainierte Modell und newdata der Datenrahmen mit den neuen Datenpunkten ist.
Vorhersagetyp angeben
Der Argumenttyp gibt die Art der Vorhersage an, die gemacht werden soll. Die folgenden Optionen stehen zur Verfügung:
* „link“: Vorhersagen auf der Linkfunktionsskala (die Standardoption)
* „response“: Vorhersagen auf der Antwortskala
* „terms“: Vorhersagen für die einzelnen Terme im Modell
* „probs“: Vorhersagen für die Wahrscheinlichkeiten der Klassen (nur für Klassifizierungsmodelle)
Standardfehler berechnen
Durch Setzen des Arguments se.fit auf TRUE können Standardfehler für die Vorhersagen berechnet werden. Dies kann nützlich sein, um die Unsicherheit der Vorhersagen abzuschätzen.
Skalierung von Vorhersagen
Durch Setzen des Arguments scale auf TRUE können die Vorhersagen skaliert werden. Dies kann nützlich sein, um die Vorhersagen in eine bestimmte Skala zu bringen oder Vergleiche zwischen verschiedenen Modellen zu erleichtern.
Auswählen von Prädiktorvariablen
Das Argument terms kann verwendet werden, um die Prädiktorvariablen auszuwählen, die in den Vorhersagen verwendet werden sollen. Dies kann nützlich sein, um partielle Vorhersagen zu erstellen oder die Auswirkungen bestimmter Variablen zu untersuchen.
Best Practices
* Überprüfen Sie immer die Qualität Ihres trainierten Modells, bevor Sie Vorhersagen treffen.
* Verwenden Sie die Option type = „link“, es sei denn, ein anderer Vorhersagetyp ist erforderlich.
* Berechnen Sie Standardfehler für die Vorhersagen, um die Unsicherheit abzuschätzen.
* Skalieren Sie Vorhersagen, wenn Sie Vergleiche zwischen verschiedenen Modellen anstellen müssen.
* Wählen Sie Prädiktorvariablen sorgfältig aus, um relevante und aussagekräftige Vorhersagen zu erstellen.
Fehlerbehebung
* Fehler: Neue Daten enthalten nicht alle Prädiktorvariablen: Stellen Sie sicher, dass der Datenrahmen newdata alle Prädiktorvariablen enthält, die im trainierten Modell verwendet wurden.
* Fehler: Ungültige Option für das Argument type: Stellen Sie sicher, dass der Wert des Arguments type einer der gültigen Optionen („link“, „response“, „terms“, „probs“) entspricht.
* Fehler: Modell wurde nicht richtig trainiert: Überprüfen Sie, ob das trainierte Modell korrekt trainiert wurde, bevor Sie Vorhersagen treffen.
Fazit
Die Funktion predict() in R ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Vorhersage von Werten basierend auf trainierten statistischen Modellen. Durch ein grundlegendes Verständnis ihrer Syntax, Argumente, Rückgabewerte und Best Practices kann sie effektiv genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Denken Sie daran, stets die Qualität Ihres Modells zu überprüfen und die Vorhersagen kritisch zu interpretieren.
FAQs
1. Was ist der Unterschied zwischen Vorhersagen auf der Link- und Antwortskala?
* Vorhersagen auf der Linkfunktionsskala sind auf der logarithmischen Skala, während Vorhersagen auf der Antwortskala auf der ursprünglichen Skala der Antwortvariablen liegen.
2. Wann sollte ich Standardfehler für Vorhersagen berechnen?
* Standardfehler sollten berechnet werden, wenn Sie die Unsicherheit der Vorhersagen abschätzen möchten.
3. Wann sollte ich Vorhersagen skalieren?
* Vorhersagen sollten skaliert werden, wenn Sie Vergleiche zwischen verschiedenen Modellen anstellen müssen oder die Vorhersagen in eine bestimmte Skala bringen möchten.
4. Wie kann ich nur für eine Teilmenge der Prädiktorvariablen Vorhersagen treffen?
* Verwenden Sie das Argument terms, um die Prädiktorvariablen auszuwählen, die in den Vorhersagen verwendet werden sollen.
5. Welche Fehler treten häufig bei der Verwendung der Funktion predict() auf?
* Nicht alle Prädiktorvariablen sind in den neuen Daten enthalten
* Ungültige Option für das Argument type
* Das Modell wurde nicht richtig trainiert
6. Wie kann ich einen Fehler beheben, bei dem neue Daten nicht alle Prädiktorvariablen enthalten?
* Überprüfen Sie den Datenrahmen newdata und fügen Sie die fehlenden Prädiktorvariablen hinzu.
7. Wie kann ich einen Fehler beheben, bei dem eine ungültige Option für das Argument type angegeben ist?
* Stellen Sie sicher, dass der Wert des Arguments type einer der gültigen Optionen entspricht („link“, „response“, „terms“, „probs“).
8. Wie kann ich einen Fehler beheben, bei dem das Modell nicht richtig trainiert wurde?
* Überprüfen Sie den Code, der zum Trainieren des Modells verwendet wurde, und stellen Sie sicher, dass er korrekt ist. Stellen Sie außerdem sicher, dass das Modell mit hochwertigen Daten trainiert wurde.