glm.fit 的 predict() 不起作用。为什么？答案

【问题标题】：predict() for glm.fit does not work. why?glm.fit 的 predict() 不起作用。为什么？
【发布时间】：2013-06-21 22:41:09
【问题描述】：

我在 R 中使用 glm.fit() 函数构建了 glm 模型：

m <- glm.fit(x = as.matrix(df[,x.id]), y = df[,y.id], family = gaussian())

之后，我尝试做出一些预测，使用（我不确定我是否正确选择了 s）：

    predict.glm(m, x, s = 0.005)

得到一个错误：

    Error in terms.default(object) : no terms component nor attribute

在这里https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html我找到了某种解决问题的方法：

predict.glm.fit<-function(glmfit, newmatrix){
       newmatrix<-cbind(1,newmatrix)
        coef <- rbind(1, as.matrix(glmfit$coef))
        eta <- as.matrix(newmatrix) %*% as.matrix(coef)
        exp(eta)/(1 + exp(eta))
   }

但我不知道是否不能使用 glm.fit 并在之后进行预测。为什么可能或不可能？又该如何正确选择s呢？

注意如果使用 glm() 函数，则可以省略该问题。但是 glm() 函数需要公式，这在某些情况下不太方便。如果有人想在之后使用 glm.fit 和预测 这里有一些解决方案：https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html

【问题讨论】：

您尝试阅读?predict.glm 吗？变量x 是您想要预测响应的数据吗？ s=0.005 的论点是什么？此外，您需要将数据作为数据框提供predict.glm，其变量名称与您用于构建glm 的数据相对应。
投票结束太模糊（或者可能太困惑？）无法回答。也许，如果可以对其进行编辑以包含正确输入的示例，您可以将其从遗忘中拯救出来。顺便说一句，当 lm.fit 可用时，为什么要使用 glm(...,family="gaussian")？

标签： r prediction glm

【解决方案1】：

您应该使用 glm 而不是 glm.fit。 glm.fit 是 glm 的主力，但 glm 返回一个 c("glm", "lm") 类的对象，其中有一个 predict.glm 方法。然后您只需将 predict 应用于 glm 返回的对象（可能指定一些新数据和您想要的预测类型），通用 predict 函数将选择正确的方法函数。

【讨论】：