MongoDB和R机器学习

我使用下面的代码来计算下一个cpuused和使用给定时间戳的内存

    library('RMongo')
mg1 <- mongoDbConnect('dbname')
query <- dbGetQuery(mg1,'collectionname',"{'hostId' : '600.6.6.6'}")
date <- query$Date
memory <- query$memory
cpu <- query$cpuUtilization
res <- lm(cbind(memory,cpu) ~ date-1)
new <- data.frame(date=1377843220)
predict(res,new)

上面的R ML代码显示了下一个预测cpuuesd和内存值。请告诉我我的代码是错的还是对的

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谢谢

这个问题似乎离题了，因为它要求对代码进行检查。它只是一个线性模型：预测的cpu使用率将定期增加，或定期减少——如果减少，它最终将变为负值。此外，您还删除了截取。您是否绘制了数据以检查这些假设是否合理？由于您提到“机器学习”，您是否检查了验证集上的预测，并将其与更简单的模型进行了比较（例如，使用最后一个值作为预测）？嗨，Vincent，我是R语言和ML的初学者，因此我不知道如何使用验证和预测数据。我试着从网上自己搜索，自己做。我在这里的[link]中列出了同样的问题，所以请告诉我使用R和ML查找预测结果的最佳方法。

{
"_id" : ObjectId("52204f5b24c8cbf03ca16f8e"),
"Date" : 1377849179,
"cpuUtilization" : 31641,
"memory" : 20623801,
"hostId" : "600.6.6.6"
}