錯誤而在預測功能

R中運行DFA我試圖運行一組物質X網站數據的CV DFA（種列，網站都行）與名爲「ZONE」一排分組。錯誤而在預測功能

我使用的是股票劇本我已經成功地使用過，但現在我越來越從預測功能，我不能讓首長或尾巴一個新的錯誤。

我的代碼只是：

data2.lda<-lda(ZONE~SP1+SP2+SP3+SP4+SP5+SP6+SP7+SP8+SP9+SP10+SP11+SP12+SP13+SP14+SP15 
,data=data2.x, Cna.action="na.omit",CV=TRUE) 

list(data2.lda) 

data2.lda.p<-predict(data2.lda,newdata=data2.lda.x(,c[2:17]))$class 
data2.lda.p

我收到的錯誤是：

錯誤UseMethod（「預測」）：施加到的一個目的爲 '預測' 不適用方法班級「名單」

我的數據和以前使用此代碼的形式相同。我哪裏錯了？任何幫助表示讚賞，謝謝！

更新：我已經想通了，這個問題涉及到代碼的交叉驗證部分。是否有額外的規則來交叉驗證我在R中編碼時遺漏的LDA？

來源

2015-09-05 Jesse001

我想你想用'data2.x'而不是''中data2.lda.x' predict' – pcantalupo

做出這樣的轉變並沒有發揮作用，但不幸的是謝謝你你的評論。但是，當我放棄交叉驗證（移除CV = TRUE）時，代碼完美無缺。我知道這是一個正確的命令，是否有其他規則使用留下一個交叉驗證，我錯過了？ – Jesse001

按PCantalupo的答案，我設法在我的目標到達。交叉驗證程序需要在預測模型期間應用，而不是原始模型。功能代碼：

data2.lda<-lda(ZONE~SP1+SP2+SP3+SP4+SP5+SP6+SP7+SP8+SP9+SP10+SP11+SP12+SP13+SP14+SP15 
,data=data2.x, Cna.action="na.omit") 

list(data2.lda) 

data2.lda.p<-predict(data2.lda,CV=TRUE,newdata=data1[c(2:17)])$class 
data2.lda.p 
tab<-table(data2.lda.p,data2[,1]) 
tab 
summary(table(data2.lda.p,data2[,1])) 
diag(prop.table(tab,1)) 
sum(diag(prop.table(tab)))

來源

2015-09-09 15:15:08 Jesse001

您的問題是predict要求其第一個參數模型對象。當您運行lda與CV=T選項，它返回一個列表對象不是一個模型對象。該lda文件說

如果CV = TRUE的返回值是組件類，在MAP 分類（倍），和後，後驗概率爲類的列表。

否則，它是類的一個對象「LDA」包含以下組件：

來源

2015-09-08 01:05:11 pcantalupo

謝謝你的迴應，這有助於我理解問題所在。但是，如果是這種情況，那麼你應該如何實施簡歷選項？如果不進行交叉驗證，DFA幾乎沒有價值。新的問題：什麼是編寫一個模式，我想預測CV = TRUE選項的正確方法是什麼？ – Jesse001

您可以創建沒有CV = TRUE選項的模型，並在此模型上使用'predict'。 CV = TRUE選項可讓您檢查模型的準確性。然後由您決定是否要放棄此模型並生成新模型。 – pcantalupo

錯誤而在預測功能

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