在 R 中的逻辑回归模型中获取测试错误答案

【问题标题】：Get test error in a logistic regression model in R在 R 中的逻辑回归模型中获取测试错误
【发布时间】：2016-05-19 09:18:12
【问题描述】：

我正在使用 R 中包含的 Auto 数据集在 R 中执行一些逻辑回归实验。

我已经将训练部分 (80%) 和测试部分 (20%) 分别归一化每个部分。

我可以毫无问题地创建模型：

mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data =train)

我什至可以用训练集预测train$mpg：

trainpred<-predict(mlr,train,type="response")

并以此计算样本误差：

etab <- table(trainpred, train[,1])
insampleerror<-sum(diag(etab))/sum(etab)

当我想用测试集进行预测时，问题就来了。我使用以下行：

testpred<-predict(model_rl,test,type="response")

这给了我这个警告：

'newdata' 有 79 行，但找到的变量有 313 行

但它不起作用，因为testpred 的长度与trainpred 相同（应该更小）。当我想使用 testpred 计算测试中的错误时，使用以下行：

etabtest <- table(testpred, test[,1])

我收到以下错误：

错误表(testpred, test[, 1]) :
所有参数的长度必须相同

我做错了什么？

【问题讨论】：

一件事可能不会产生影响：将回归更改为 mlr<-glm(mpg ~ displacement + horsepower + weight, data =train)。如果您指定了 data 参数，则不需要 train$。更重要的是，您可能会检查这是否会创建逻辑回归。我认为它实际上是OLS。您必须设置链接和家庭参数。 SO上有很多例子。

【解决方案1】：

如果有人有同样的问题，我会回答我自己的问题：

当我将参数放入 glm 时，我说的是我想要预测的内容，这是带有 train 数据的 Auto$mpg 标签，因此，我的 glm 调用必须是：

attach(Auto)
mlr<-glm(mpg ~ 
displacement + horsepower + weight, data=Auto, subset=indexes_train)

如果现在我打电话给predict、table 等，那么结构大小没有任何问题。修改这个错误对我有用。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如 imo 所说： “更重要的是，您可能会检查这是否会创建逻辑回归。我认为它实际上是 OLS。您必须设置链接和家庭参数。”

设置家庭 = '二项式'

【讨论】：