Я использовал функцию kde в пакете R ks для оценки функций плотности суставов для 3 ковариат.
Все идет хорошо, пока я не попытаюсь прогнозировать плотности для наблюдений, которых не было в наборе данных, используемом для оценки PDF.
Например, где z_train и z_test - ковариатные матрицы для обучающего и тестового набора соответственно:
denests_train <- kde(x = as.matrix(subset(x = z_train, select = -Cons)), eval.points = as.matrix(subset(x = z_train, select = -Cons)))
работает, но
denests_test <- kde(x = as.matrix(subset(x = z_train, select = -Cons)), eval.points = as.matrix(subset(x = z_test, select = -Cons)))
возвращает следующую ошибку:
Error in dmvnorm(x = x, mean = mus[i, ], sigma = Sigmas[((i - 1) * d + :
x and mean have non-conforming size
Я также получаю ошибки, если использую стандартный прогноз R 10 вместе с опцией newdata .
Ситуация является симуляцией, и все три ковариаты обычно распределяются.
Заранее спасибо.