R 如何将训练数据集上的线性回归结果应用于测试数据集？

我有两个非空数据帧：

训练

和

测试

。每个数据帧都有两列：

Y

和

X

，按此顺序排列。我已将线性回归分析应用于

培训

，如下所示：

m <- lm(Y ~ X, data = training)

---

m参见
predict.lm
功能：

Y_pred = predict(m, newdata = testing)

你说的是类似于预测（lm（Y~X，数据=训练），新数据=测试）

？@r2evans:是的，谢谢。如果我理解正确，

predict

函数会简单地忽略

testing

的

Y

列，对吗？是的，这是我的理解。@r2evans:但是

predict

如何知道忽略

Y

而不是

X

？当你用

lm（Y~X，…）开始回归时，您正在将
Y
标记为响应变量。模型保留此信息，因此
predict（）
知道这是您试图基于其他变量（解释性因素）预测的变量。