將不同的迴歸模型擬合成多項式數據？

Question

我是R的絕對初學者，請耐心等待。

我有些生成多項式（平方）數據

x.training <- seq(0, 5, by=0.01) # x data 
error.training <- rnorm(n=length(x.training), mean=0, sd=1) # Error (0, 1) 
y.training <- x.training^2 + error.training # y data 

我想3個不同的迴歸模型應用到這個數據證明哪一個具有更好的貼合。我的3個模型是線性，多項式和三角函數（cos）。

我已經嘗試過以下，但行或者不顯示或只是直線。我怎麼能適當地應用這些模型？

全碼：

x.training <- seq(0, 5, by=0.01) # x data 
error.training <- rnorm(n=length(x.training), mean=0, sd=1) # Error (0, 1) 
y.training <- x.training^2 + error.training # y data 

linear.model <- lm(y.training~x.training) 
poly.model <- lm(y.training~poly(x.training, 2)) 
trig.model <- lm(y.training~cos(x.training)) 

linear.predict <- predict(linear.model) 
poly.predict <- predict(poly.model) 
trig.predict <- predict(trig.model) 

plot(x.training, y.training) 
lines(linear.predict, col="red") 
lines(poly.predict, col="blue") 
lines(trig.predict, col="green") 

Answer 1

對我而言絕對簡單的錯誤。我感到很傻。

lines(x.training, linear.predict, col="red") 
lines(x.training, poly.predict, col="blue") 
lines(x.training, trig.predict, col="green") 

我沒有餵養任何X座標，並且預測只返回Y-hat。

好多了！