在R中，logistic预测的问题

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在用用glm预测logistic回归时，我把数据分成了训练集和测试集，结果用predict(w,newdata,type="response")做预测时，报错说我的自变量（newdata ）有新的层次，请问这该怎么解决？

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关键词：logistic ogistic logisti logist logis logistic 新的层次

你最好把你的数据截图, 还有完整的程序, 否则有无数的原因可能造成错误

飞起一脚 发表于 2013-12-6 12:33
你最好把你的数据截图, 还有完整的程序, 否则有无数的原因可能造成错误

MR=read.table("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\MR.txt",header=T)
w=glm(Opinion~Age+Income,family="binomial",data=MR)
attributes(w)
w$coefficients
MR=as.matrix(MR)

c=sample(1:120,109)
MR[c,]
T=as.data.frame(MR[c,])#train
w=glm(Opinion~Age+Income,family="binomial",data=T)
T1=as.data.frame(MR[-c,])##test
pre=predict(w,newdata=T1,type="response")
最后出现了Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :
  factor 'Age' has new level(s) 75

你应该是在数据类型的转换中（使用as.matrix, as.data.frame)等破坏了数据类型 ， 因为没有你的数据， 我模拟你的程序写了下面的模拟程序，运行没有问题。如果你按照下面的写法还有问题，可以再提出来

data(iris) #load the sample data iris with Species as the response

iris<-iris[1:100,] #cause we only wanna model binary responses

w=glm(Species~.,family="binomial",data=iris)
attributes(w)
w$coefficients
#MR=as.matrix(MR)

c=sample(1:100,70)

training<-iris[c,]
test<-iris[-c,]
#T=as.data.frame(MR[c,])#train
w=glm(Species~.,family="binomial",data=training)
#T1=as.data.frame(MR[-c,])##test
pre=predict(w,newdata=test,type="response")

在最开始您可以加一句： MR<-data.frame(MR)

飞起一脚 发表于 2013-12-7 12:54
在最开始您可以加一句： MR

问题已解决，感谢您的热心帮助

linlei_1990 发表于 2013-12-15 18:51
问题已解决，感谢您的热心帮助

不用谢！