线性回归：eval 中的错误（predvars、data、env）：找不到对象“G3”答案

【问题标题】：Linear Regression: Error in eval(predvars, data, env) : object 'G3' not found线性回归：eval 中的错误（predvars、data、env）：找不到对象“G3”
【发布时间】：2018-11-18 14:55:28
【问题描述】：

我是 R 新手。我正在尝试在数据集中使用多元线性回归算法。我试图预测的属性名为 G3。我试着这样做：

d1=read.table("student-mat.csv",sep=";",header=TRUE)

train <- d1[1:356,]
test <- d1[357:395,]
fit2 <- lm(G3 ~ famrel + G1 + G2, data=train)
coefficients(fit2)

它没有错误地工作。然后我尝试做交叉验证，所以我这样做了：

install.packages("DAAG")
library(DAAG)
cv.lm( form.lm = fit2, m=3, dots=FALSE) # 3 fold cross-validation

但最后一行给了我这个错误：

eval 中的错误（predvars、data、env）：找不到对象“G3”

我不明白为什么。我搜索了这个错误，当对象不在数据框中时通常会发生这种错误，事实并非如此。谁能告诉我该怎么办？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

您似乎遗漏了cv.lm 中的数据参数，这就是 R 无法找到 G3 对象的原因。应该是这样的：

library(DAAG)
cv.lm(data= mtcars, mpg ~ drat + hp, m= 3)

我在这里使用mtcars 数据，您可以尝试使用您的数据并告诉我。它应该工作

【讨论】：

感谢您的回答。就我而言，mtcars 应该是 fit2？我试过了，但没有用。
@Person NO ，应该是你的数据名d1不是模型名，fit2是你的模型名不是数据名。