当用于预测的观测值少于训练时，为什么mlr中的预测不起作用？

我试图在R中使用多元线性回归，我通过从文件加载数据来训练数据。但当我尝试预测时，我得到了一个警告信息：

"Warning messages:
1: 'newdata' had 45 rows but variables found have 8676 rows
2: In predict.lm(reg, tin) :
  prediction from a rank-deficient fit may be misleading"

我的代码很简单：

yval = read.table("value_of_y.txt",header = T)
xval = read.table("Rmat.txt",header = T)
reg<-lm(yval$y~xval$x1+xval$x2+xval$x3+xval$x4+xval$x5+xval$x6+xval$x7+xval$x8+xval$x9+xval$x10+xval$x11+xval$x12+xval$x13+xval$x14)
summary(reg)
tin = read.table("Rtest.txt",header = T)
predict(reg,tin)

yval=read.table（“y.txt的值”，header=T）
xval=read.table（“Rmat.txt”，header=T）
reg在将公式语法与
lm
和predict一起使用时，需要更加小心。模型中的列名和新data.frame中的列名必须完全匹配，在公式中使用“$”语法时，这是不可能的。试试像这样的东西

yval = read.table("value_of_y.txt",header = T)
xval = read.table("Rmat.txt",header = T)
reg<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14, cbind(yval, xval))
summary(reg)
tin = read.table("Rtest.txt",header = T)
predict(reg,tin)

yval=read.table（“y.txt的值”，header=T）
xval=read.table（“Rmat.txt”，header=T）
regI尝试过它，但它仍然给出了一个警告“警告消息：在predict.lm（reg，tin）中：根据秩缺陷拟合进行预测可能会产生误导”，听起来可能是您的数据有问题。但是，由于您还没有进行测试，因此无法确定。我添加了一些样本训练和测试数据。您的样本数据几乎没有足够的观察值来估计14个参数。也许您可以减少示例中的变量。只要确保你能真正运行它。使用数据的
dput（）
s，如有关如何编写可复制示例的链接中所述。你们所有的真实数据都是离散的吗？是的，我在处理离散数据，我对这14个参数有大约8000个观测值，这还不够吗？你认为问题是由离散值引起的吗？