R에서 회귀 모델을 사용하여 단일 값을 예측하는 방법

R에 선형 회귀 모델을 맞추려면 다음 구문을 사용하는 lm() 함수를 사용할 수 있습니다.

 model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)

그런 다음 다음 구문을 사용하여 모델을 사용하여 단일 값을 예측할 수 있습니다.

 predict(model, newdata = new)

다음 예에서는 R의 적합 회귀 모델을 사용하여 단일 값을 예측하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: 단순 선형 회귀 모델을 사용하여 예측

다음 코드는 R에서 단순 선형 회귀 모델을 피팅하는 방법을 보여줍니다.

 #create data
df <- data. frame (x=c(3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 11, 12),
                 y=c(22, 24, 24, 25, 25, 27, 29, 31, 32, 36))

#fit simple linear regression model
model <- lm(y ~ x, data=df)

그리고 다음 코드를 사용하여 새로운 관찰에 대한 응답 값을 예측할 수 있습니다.

 #define new observation
new <- data. frame (x=c(5))

#use the fitted model to predict the value for the new observation
predict(model, newdata = new)

       1 
25.36364 

모델은 이 새로운 관측값이 25.36364 의 반응 값을 가질 것이라고 예측합니다.

예시 2: 다중 선형 회귀 모델을 사용하여 예측

다음 코드는 R에서 다중 선형 회귀 모델을 맞추는 방법을 보여줍니다.

 #create data
df <- data. frame (x1=c(3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 11, 12),
                 x2=c(6, 6, 7, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 14),
                 y=c(22, 24, 24, 25, 25, 27, 29, 31, 32, 36))

#fit multiple linear regression model
model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)

그리고 다음 코드를 사용하여 새로운 관찰에 대한 응답 값을 예측할 수 있습니다.

 #define new observation
new <- data.frame(x1=c(5),
                  x2=c(10))

#use the fitted model to predict the value for the new observation
predict(model, newdata = new)

       1 
26.17073 

모델은 이 새로운 관측값이 26.17073 의 응답 값을 가질 것이라고 예측합니다.

새 값을 예측할 때 발생할 수 있는 오류

새 값을 예측하려고 할 때 발생할 수 있는 가장 일반적인 오류 는 회귀 모델을 맞추는 데 사용한 데이터 세트에 예측하려는 새 관찰과 동일한 열 이름이 없는 경우 입니다.

예를 들어 R에 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 적합하다고 가정합니다.

 #createdata
df <- data. frame (x1=c(3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 11, 12),
                 x2=c(6, 6, 7, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 14),
                 y=c(22, 24, 24, 25, 25, 27, 29, 31, 32, 36))

#fit multiple linear regression model
model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)

다음으로, 이 새로운 관찰에 대한 반응 값을 예측하기 위해 모델을 사용한다고 가정해 보겠습니다.

 #define new observation
new <- data.frame(x_1=c(5),
                  x_2=c(10))

#use the fitted model to predict the value for the new observation
predict(model, newdata = new)

Error in eval(predvars, data, env): object 'x1' not found

새 관측치(x_1, x_2)의 열 이름이 회귀 모델을 맞추는 데 사용한 원래 데이터 프레임(x1, x2)의 열 이름과 일치하지 않기 때문에 오류가 발생했습니다.

추가 리소스

R에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 잔차 플롯을 만드는 방법