r - 线性回归 : Error in eval(predvars, 数据，env):未找到对象 'G3'

Question

我是 R 新手。我正在尝试在数据集中使用多元线性回归算法。我尝试预测的属性名为 G3。我尝试这样做:

d1=read.table("student-mat.csv",sep=";",header=TRUE)

train <- d1[1:356,]
test <- d1[357:395,]
fit2 <- lm(G3 ~ famrel + G1 + G2, data=train)
coefficients(fit2)

它运行时没有错误。然后我尝试进行交叉验证，所以我这样做了:

install.packages("DAAG")
library(DAAG)
cv.lm( form.lm = fit2, m=3, dots=FALSE) # 3 fold cross-validation

但是最后一行给了我这个错误:

Error in eval(predvars, data, env) : object 'G3' not found

我不明白为什么。我搜索了这个错误，它通常发生在对象不在数据框中时，但事实并非如此。有人可以告诉我我能做什么吗？

Answer 1

您似乎缺少cv.lm中的数据参数，这就是R无法找到G3对象的原因。它应该像下面这样:

library(DAAG)
cv.lm(data= mtcars, mpg ~ drat + hp, m= 3)

我在这里使用mtcars数据，您可以尝试使用您的数据并告诉我。应该可以工作