在R中如何将模型转化为函数

比方说，我已经得到了一个线性模型，带有

lm

。只是一个小问题：

x = 1:10
y = 1:10
lm1 = lm(y ~ x)

现在我想把它转换成一个函数，在这个特定的例子中，它的行为就像

function（x）{x}

。我该怎么做

一种方法是使用预测：

f = function(x) { predict(lm1, newdata = data.frame( x ) ) }

---

但这看起来不必要的麻烦。有更好的方法吗？

我不明白您为什么要这样做，因为您只需要编写一个函数来返回R环境中已经存在的内容，但您可以轻松地执行以下操作：

      x = 1:10
      y = 1:10
      lm1 = lm(y ~ x)

      foo <- function(x){
               return(x)
             }

      foo(lm)
    > foo(lm)

      Call:
      lm(formula = y ~ x)

      Coefficients:
      (Intercept)            x  
                0            1 

---

你是说

f=function（x）{predict（lm1，newdata=data.frame（x））}

？不确定序列（x，x）是什么意思。是的，没错。没有理由使用seq。但为什么您认为这很麻烦？一旦写完，你就可以开始跑步了。你甚至可以把它扩展到

anyfI，我猜这只是一个例子，他想要的是创建一个近似一组数据的模型，并将其作为函数应用于其他数据（新的x）并输出一个新的y。
    foo <- function(x, y){
             return (lm(y~x))
           }