区别：Fitted()和Predict()的区别
在R语言中，Fitted()和Predict()是两个常用的函数，用于预测模型的结果。尽管它们的功能相似，但它们在使用方式和输出结果上存在一些区别。使用Fitted()函数Fitted()函数用于获取已拟合模型的预测值。它接受一个已拟合的模型对象作为输入，并返回模型对训练数据集中自变量的预测值。这个函数可以帮助我们了解模型对训练数据的拟合情况，以及每个观测值的预测值。下面是一个简单的线性回归模型的例子，演示了如何使用Fitted()函数：R# 创建一个简单的线性回归模型model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)# 使用Fitted()函数获取模型的预测值fitted_values <- Fitted(model)# 打印前10个预测值print(head(fitted_values, 10))
上述代码中，我们首先创建了一个简单的线性回归模型，然后使用Fitted()函数获取了该模型对训练数据集中自变量的预测值。最后，我们打印了前10个预测值。使用Predict()函数Predict()函数用于根据已拟合的模型对新的数据进行预测。它接受一个已拟合的模型对象和新的数据集作为输入，并返回模型对新数据的预测值。这个函数可以帮助我们在模型建立完成后，对新的未知数据进行预测。下面是一个简单的线性回归模型的例子，演示了如何使用Predict()函数：R# 创建一个简单的线性回归模型model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)# 创建一个新的数据集，用于预测new_data <- data.frame(Sepal.Width = c(3.5, 4.2, 3.9))# 使用Predict()函数对新的数据进行预测predicted_values <- Predict(model, newdata = new_data)# 打印预测值print(predicted_values)
上述代码中，我们首先创建了一个简单的线性回归模型，然后创建了一个新的数据集用于预测。最后，我们使用Predict()函数对新的数据进行预测，并打印了预测值。区别和Fitted()函数用于获取已拟合模型对训练数据的预测值，而Predict()函数则用于对新的数据进行预测。Fitted()函数的输出结果是对训练数据的预测值，而Predict()函数的输出结果是对新数据的预测值。因此，Fitted()函数更适合用于模型拟合程度的评估，而Predict()函数更适合用于实际的预测任务。在实际应用中，我们通常会先使用Fitted()函数对模型进行评估，然后再使用Predict()函数对新的数据进行预测。这样可以帮助我们了解模型的性能，并对未知数据做出准确的预测。Fitted()和Predict()函数在R语言中是两个常用的函数，用于获取已拟合模型的预测值和对新的数据进行预测。Fitted()函数用于获取模型对训练数据的预测值，而Predict()函数用于获取模型对新数据的预测值。在实际应用中，我们通常会先使用Fitted()函数进行模型拟合程度的评估，然后再使用Predict()函数进行实际的预测任务。