r - R 中的 predict 和 glm.predict 错误

Question

问题

我在 R 中训练了一个线性回归来预测 this.target来自 city , 数据框中的变量 data .这个训练是在数据的一个子集上完成的，它由 train.index 指定。 .

model = glm('data[, this.target] ~ data$city', data = data, subset = train.index)

我正在尝试在保留数据上测试此模型，该数据由 test.index 指定。 .

predictions = predict(model, data[test.index, ])

无论出于何种原因，这第二步都会产生错误和警告。

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev =
object$xlevels) : invalid type (NULL) for variable 'data$city' In addition:
Warning message: 'newdata' had 22313 rows but variables found have 0 rows

我的分析
data$city是 4 个级别的因子，但似乎 R 将其读取为“无效类型(NULL)”，即使此变量中的所有观察结果都不是 NULL。

此外，R 似乎正确读取了行而不是训练集的列。 dim(data[test.index, ])产生一个带有 22313 和 12 的向量。

Answer 1

感谢 joran 的评论，我能够找到解决我的问题的方法。 joran 指出公式不应包括子集操作。

事实证明，这个子集允许模型拟合正常进行，但它导致模型预测因上述错误和警告而犹豫不决。通过从我的公式定义中删除子集，模型拟合和预测都没有问题。