R 插入符号glm逻辑回归类型="；回应？“；

我想通过caret从逻辑回归中检索预测概率

根据“”类型参数的文档：

“所需的预测类型。默认值为 线性预测因子；替代“响应”在 响应变量。因此，对于默认的二项模型，默认 预测是对数概率（罗吉特标度上的概率）和类型= “响应”给出了预测的概率。“术语”选项 返回一个矩阵，给出模型中每个项的拟合值 线性预测量表上的公式。”

我尝试使用插入符号：

  predict(quadratic_model.rds,
          newdata = some_df,
          type = "response")})

返回的错误如下：

“predict.train中的错误（二次模型，新数据=某些df，类型= “响应”）：类型必须为“原始”或“prob”

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当我使用“prob”而不是response时，会返回一个结果，每个值都在0和1之间。这是对数概率还是规则概率？

“prob”

应该是概率，我认为。对数赔率不限于[0,1]。选项与文档不匹配的原因是插入符号可能使用的不是

glm

来拟合逻辑回归，您必须检查

caret

在做什么。您是如何创建

二次模型的。rds

对象的？用一个可复制的例子来帮助你更容易。有人对此有反馈吗？我使用了插入符号，但我也想要“反应”，而不是概率，也不是来自“原始”@ElChapo的二元评估，恐怕不是，我想不起来我最后在这里做了什么。我可能在插入符号之外直接使用glm。对不起，没什么比这更有用的了。我认为，“prob”应该是概率。对数赔率不限于[0,1]。选项与文档不匹配的原因是插入符号可能使用的不是

glm

来拟合逻辑回归，您必须检查

caret

在做什么。您是如何创建

二次模型的。rds

对象的？用一个可复制的例子来帮助你更容易。有人对此有反馈吗？我使用了插入符号，但我也想要“反应”，而不是概率，也不是来自“原始”@ElChapo的二元评估，恐怕不是，我想不起来我最后在这里做了什么。我可能在插入符号之外直接使用glm。对不起，我帮了大忙