Прогнозирование с множественной регрессией, состоящей из сплайна, взаимодействия и линейного члена

Question

Я создал множественную регрессию, состоящую из полиномиальных сплайнов, взаимодействий между предиктором, линейным предиктором и фиктивной переменной. Как я могу прогнозировать с этой моделью?

Я пытался использовать функцию прогнозирования, но она не работала.

Это мой код для моей модели:

ModelPrediction <-lm(imdbRating ~
  bs(total_number_of_actors,knots=c(16),degree = 2)+ 
  bs(release_year,knots=c(1976,1996,2006),degree = 5) + 
  release_month +
  total_number_of_spoken_languages  +
  genre_action + genre_adventure   +
  total_number_of_spoken_languages*total_number_of_directors, 
data = films_without_outliers)

Это значение для моего прогноза:

charliesAngels <-data.frame( 
  total_number_of_actors=c(26),
  release_year=c(2019),
  release_month=c(11),
  total_number_of_spoken_languages=c(1),                     
  total_number_of_directors=c(1),
  genre_action=c(1),
  genre_adventure=c(1))

Это код, когда я пытаюсь предсказать: predict(ModelPrediction, charliesAngels)

Когда я пытаюсь запустить его, он показывает мне это сообщение:

Warning messages:
1: In bs(release_year, degree = 5L, knots = c(1976, 1996, 2006), Boundary.knots = c(1915L,  :
  some 'x' values beyond boundary knots may cause ill-conditioned bases
2: In predict.lm(ModelPrediction, charliesAngels_change1) :
  prediction from a rank-deficient fit may be misleading