ပြုပြင်နည်း- eval(predvars၊ data၊ env) တွင် အမှားအယွင်း 'x' ကို ရှာမတွေ့ပါ။

R တွင် သင်ကြုံတွေ့နိုင်သော အမှားတစ်ခုမှာ-

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

ဒေတာဘောင်အသစ်တစ်ခု၏ တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် R တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းသောအခါတွင် ဤအမှားသည် ဖြစ်ပေါ်လာသော်လည်း ဒေတာဘောင်အသစ်ရှိ ကော်လံအမည်များသည် သင်အသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံအမည်များနှင့် မကိုက်ညီပါ မော်ဒယ်နှင့်ကိုက်ညီ။ .

ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤအမှားကို မည်သို့ပြင်ရမည်ကို တိတိကျကျ ရှင်းပြထားသည်။

အမှားကို ဘယ်လိုပြန်ထုတ်မလဲ။

R တွင် ရိုးရှင်းသော linear regression model နှင့် ကိုက်ညီသည်ဆိုပါစို့။

 #create data frame
data <- data. frame (x=c(1, 2, 2, 3, 5, 6, 8, 9),
                   y=c(7, 8, 8, 6, 9, 8, 12, 14))

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

#view summary of model
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = data)

Residuals:
    Min 1Q Median 3Q Max 
-2.1613 -0.7500 0.5000 0.9355 1.5161 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept) 5.5161 0.9830 5.611 0.00137 **
x 0.7742 0.1858 4.167 0.00590 **
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 1.463 on 6 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7432, Adjusted R-squared: 0.7004 
F-statistic: 17.37 on 1 and 6 DF, p-value: 0.005896

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဘောင်အသစ်တစ်ခုအတွက် တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် predict() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားနေသည်ဆိုပါစို့။

 #define new data frame
new_data <- data. frame (x1=c(4, 5, 7, 8, 9))

#attempt to predict y values for new data frame
predict(model, newdata=new_data)

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

မော်ဒယ်နှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သောအခါ ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် ဒေတာဘောင်တွင် x ဟုအမည်ပေးထားသော ခန့်မှန်းကိန်းရှင်ကိန်းရှင်တစ်ခုရှိသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် အမှားအယွင်းတစ်ခုကို လက်ခံရရှိသော်လည်း ဒေတာဘောင်အသစ်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် x1 ကို ကျွန်ုပ်တို့အမည်ပေးထားပါသည်။

ဤအမည်များ မတိုက်ဆိုင်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားအယွင်းတစ်ခု ရရှိပါသည်။

အမှားကိုဘယ်လိုပြင်မလဲ။

ဤအမှားကို ပြင်ဆင်ရန်နည်းလမ်းမှာ ဒေတာဘောင်အသစ်ရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်တွင် အမည်တူဖြစ်ကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဘလောက်အသစ်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင် x ကို အမည်ပေးရမည်-

 #define new data frame
new_data <- data. frame (x=c(4, 5, 7, 8, 9)) 

ဒေတာဘောင်အသစ်အတွက် တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် predict() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သုံးနိုင်သည်-

 #predict y values for new data frame
predict(model, newdata=new_data)

        1 2 3 4 5 
 8.612903 9.387097 10.935484 11.709677 12.483871

ကော်လံအမည်များနှင့် ကိုက်ညီသောကြောင့် ဒေတာဘောင်အသစ်အတွက် y တန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့ အောင်မြင်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားသော ဘုံအမှားများကို ဖြေရှင်းနည်းကို ရှင်းပြထားပါသည်။

R တွင် ပြင်ဆင်နည်း- အမည်များသည် ယခင်အမည်များနှင့် မကိုက်ညီပါ။
R ဖြင့် ပြုပြင်နည်း- ပိုရှည်သော အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ အလျားသည် ပိုတိုသော အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ အလျား၏ တိုးကိန်းမဟုတ်ပါ။
R တွင် ပြုပြင်နည်း- ဆန့်ကျင်ကွဲလွဲမှုများကို အဆင့် 2 သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အဆင့်များရှိသည့် အချက်များတွင်သာ အသုံးပြုနိုင်သည်။