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63*62 のトレーニング セットがあり、クラス ラベルも存在します。テスト データは 25*62 次元で、クラス ラベルも含まれています。これを考えると、最小二乗回帰をどのように実行しますか? 私はコードを使用しています：

res = lm(height~age)

身長と年齢は何に対応していますか？61 個のフィーチャ + 1 クラス (トレーニング データ用に 62 列にする) がある場合、どのようにパラメーターを入力すればよいですか?

また、テストデータにモデルを適用するにはどうすればよいですか?

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heightデータフレーム内の列のラベルにageなります。heightは予測変数です。そこには必要な数の変数を含めることができます。res = lm(height~age+wight+gender)

ただし、トレーニング セットに 62 個のポイントを持つ 62 個の変数を使用して回帰を実行している場合、常に正確な解が得られることを意味するため、この質問は少し奇妙に思えると言わざるを得ません。トレーニング セットは、使用する変数の数より常に (大幅に) 大きくする必要があります。

于 2013-04-10T00:19:14.667 に答える