Я пытаюсь предсказать непрерывную переменную, используя код, который я сделал для предсказания двоичных переменных.Я не понимаю, есть ли что-то еще в коде, который я должен изменить, но именно здесь я получаю ошибку.
osmos - это непрерывная переменная , которая имеет действительные значения от (0-40.435).
Я обычно использую двоичные значения (0 или 1) для этого конкретного кода, но я не знаю, что изменить, чтобы применить ту же концепцию для прогнозирования osmos .
Таблица Excel настроена с osmos в первом столбце и переменной, которая будет использоваться для прогнозирования во втором столбце.Оба столбца содержат непрерывные переменные.Ожидаемый результат равен r в квадрате и p значениям для прогноза.
# logistic regression model
library(nnet)
mymodel <- multinom(variable, na.action=na.omit, data=newdata)
# misclassification rate
p <- predict(mymodel, newdata)
tab <- table(p, newdata$osmos)
tab
sum(diag(tab))/sum(tab)
table(newdata$osmos)
# model performance evaluation
library(ROCR)
pred <- predict(mymodel, newdata, type = 'prob')
head(pred)
head(newdata)
hist(pred)
pred <- prediction(pred, newdata$osmos)
eval <- performance(pred, "acc")
plot(eval)
Но я продолжаю получать ошибку
Error in prediction(pred, newdata$osmos) :
Number of cross-validation runs must be equal for predictions and labels.