如何在lme4 :: glmer模型的新數據上使用predict（）？

我一直在試圖建立glmer模型的預測性能（AUC ROC）。當我嘗試在測試數據集上使用predict()函數時，此函數的輸出是我列車數據集的長度。如何在lme4 :: glmer模型的新數據上使用predict（）？

folds = 10; 
    glmerperf=rep(0,folds); glmperf=glmerperf; 

    TB_Train.glmer.subset <- TB_Train.glmer %>% select(one_of(subset.vars), IDNO) 


    TB_Train.glmer.fs <- TB_Train.glmer.subset[,c(1:7, 22)] 
    TB_Train.glmer.ns <- TB_Train.glmer.subset[, 8:21] 
    TB_Train.glmer.cns <- TB_Train.glmer.ns %>% scale(center=TRUE, scale=TRUE) %>% cbind(TB_Train.glmer.fs) 

    foldsamples = caret::createFolds(TB_Train.glmer.cns$Case.Status, k = folds, list = TRUE, returnTrain = FALSE) 

    for (n in 1:folds) 
    { 
     testdata = TB_Train.glmer.cns[foldsamples[[n]],] 
     traindata = TB_Train.glmer.cns[-foldsamples[[n]],] 

     GLMER <- lme4::glmer(Case.Status ~ . + (1 | IDNO), data = traindata, family="binomial", control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1000000))) 
     glmer.probs <- predict(GLMER, newdata=testdata$Non.TB.Case, type="response") 
     glmer.ROC <- roc(predictor=glmer.probs, response=testdata$Case.Status, levels=rev(levels(testdata$Case.Status))) 
     glmerperf[n] <- glmer.ROC$auc 
    } 

    prob <- predict(GLMER, newdata=TB_Test.glmer$Non.TB.Case, type="response", re.form=~(1|IDNO)) 

    print(sprintf('Mean AUC ROC of model on test set for GLMER %f', mean(glmerperf)))

兩者prob和glmer.probs對象是traindata對象的長度，儘管指定newdata參數。過去我已經注意到預測功能的問題，但沒有一個像這個那樣具體。另外，當模型運行時，我會遇到一些關於需要調整我的數據（我已經擁有）和模型無法收斂的錯誤。有想法該怎麼解決這個嗎？我已經提到了迭代並選擇了一個新的優化器。

來源

2017-04-20 CAD

'newdata'應該是一個數據框而不是一個向量，所以使用像'testdata [，'Non.TB.Case「，drop = FALSE]'而不是現有的'newdata'參數可能會有所幫助。 – Marius

不幸的是，這並沒有解決問題。我知道我應該從一個數據框中進行預測，並且希望對變量'testdata $ Case.Status'進行預測，但是當我像這樣運行代碼時，會發現'prob < - predict（GLMER，newdata = TB_Test.glmer [，'Case。狀態「，drop = FALSE]，type =」response「，re.form =〜（1 | IDNO））'我得到了以下錯誤：terms.formula（formula（x，fixed.only = TRUE） ''在公式中，沒有'數據'參數。如果我嘗試按照你提到的操作，我得到這個錯誤'[.data.frame'（TB_Test.glmer，，「Non.TB.Case」，drop = FALSE）中的錯誤：未定義列選擇' – CAD

錯誤指的是我使用「。」表示所有變量？ – CAD

找出該錯誤是由於使用「。」而引起的。指定模型的所有預測變量的快捷方式。

來源

2017-04-20 04:30:20 CAD

如何在lme4 :: glmer模型的新數據上使用predict（）？

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