R 为什么训练数据的线性回归拟合值和预测值存在差异？ 库（MASS） 数据（波士顿） 主管（波士顿） 索引

区别在于计算机不能准确地处理十进制值。您得到的差异非常非常小，因为内部将任何数字（或任何重要的东西）表示为二进制。要得到一个十进制的精确二进制表示并不总是可能的

如果要检查十进制数是否相等，请使用

all.equal

：

library(MASS)
data(Boston)
head(Boston)
index <- sample(nrow(Boston),nrow(Boston)*.80)
train <- Boston[index,]
test <- Boston[-index,]
model_1 <- lm(medv~.,data=train)
model_1train_p <- predict(model_1)
mean(model_1$fitted.values - model_1train_p)

返回：

all.equal(model_1$fitted.values, model_1train_p)

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区别在于计算机无法准确地处理十进制值。您得到的差异非常非常小，因为内部将任何数字（或任何重要的东西）表示为二进制。要得到一个十进制的精确二进制表示并不总是可能的

如果要检查十进制数是否相等，请使用

all.equal

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library(MASS)
data(Boston)
head(Boston)
index <- sample(nrow(Boston),nrow(Boston)*.80)
train <- Boston[index,]
test <- Boston[-index,]
model_1 <- lm(medv~.,data=train)
model_1train_p <- predict(model_1)
mean(model_1$fitted.values - model_1train_p)

返回：

all.equal(model_1$fitted.values, model_1train_p)