Прогнозирование любого значения из модели с использованием функции прогнозирования R

Question

Я разработал простую модель линейной регрессии, имея некоторые обучающие данные и затем прогнозируя некоторые новые или проверочные данные.

regressor = lm(formula=Discount ~ Bill, data = trainingData) 
y_pred1 = predict(regressor,newdata = testingData)

Теперь я хочу использовать то же самое для предсказания некоторого другого нового значения. Вот что я пытаюсь

pred_discount = predict(regressor, newdata=84)

Но он выдает следующую ошибку

Error in eval(predvars, data, env) : not that many frames on the stack

Затем я искал в Google и StackOverflow и узнал, что я должен сделать что-то вроде этого

pred_discount = predict(regressor, newdata = data.frame(x=64))

Но это тоже не работает .. Может быть, на этот же вопрос много лет отвечали go, и теперь этот метод тоже не работает .. Вот какая ошибка я получаю

Error in eval(predvars, data, env) : object 'Bill' not found

Что я не так делаю? Также стоит отметить, что Билл - моя независимая переменная в моем наборе данных

Answer 1

Что вы обнаружили, так это то, что при использовании интерфейса формул вы должны предоставить именованный фрейм данных для функции. То есть кадр тестовых данных должен иметь те же имена структур / столбцов, что и обучающий набор. Вы можете либо создать фрейм данных вне функции прогнозирования и передать его для прогнозирования, либо создать фрейм данных внутри функции прогнозирования (не рекомендуется), это будет сделано только в том случае, если, как в вашем случае, у вас очень маленькие данные кадр, который вы хотите предсказать.

Так что-то вроде

testData=data.frame(Bill=c(1,2,3,4,5))
pred_discount = predict(regressor, newdata = testData)

Или для новых переменных

testData=data.frame(Bill=c(1,2,3,4,5),Rate=c(1,2,3,4,5))
pred_discount = predict(regressor, newdata = testData)