モデルに合わせて link= log を指定して R で glm() 関数を使用しています。私は、fitted() が、predict() と比較して、元のデータと比較できる値を返すことをさまざまな Web サイトで読みました。モデルのフィッティング中に問題に直面しています。
data<-read.csv("training.csv")
data$X2 <- as.Date(data$X2, format="%m/%d/%Y")
data$X3 <- as.Date(data$X3, format="%m/%d/%Y")
data_subset <- subset(...)
attach(data_subset)
#define variable
Y<-cbind(Y)
X<-cbind(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X14)
# correlation among variables
cor(Y,X)
model <- glm(Y ~ X , data_subset,family=Gamma(link="log"))
summary(model)
detach(data_subset)
validation_data<-read.csv("validation.csv")
validation_data$X2 <- as.Date(validation_data$X2, format="%m/%d/%Y")
validation_data$X3 <- as.Date(validation_data$X3, format="%m/%d/%Y")
attach(validation_data)
predicted_valid<-predict(model, newdata=validation_data)
ガンマ ログ リンクで予測がどのように機能するかはわかりません。元のデータと比較できるように、予測値を変換したいと考えています。誰か助けてください。