R 更改数据帧值 背景

区分模型值和预测值

问题 考虑以下代码：

library( 'gam' )

slope = 0.55
amplitude = 0.22
frequency = 3
noise = 0.75
x <- 1:200
y <- (slope * x / 100) + (amplitude * sin( frequency * x / 100 ))
ynoise <- y + (noise * runif( length( x ) ))

gam.object <- gam( ynoise ~ s( x ) )
p <- predict( gam.object, data.frame( x = 1:210 ) )

df <- data.frame( value=p, model='y' )

不起作用，我尝试过的任何变体也不起作用

相关的

---

谢谢大家!

列是一个因素：

R> sapply(df, class)
    value     model 
"numeric"  "factor" 
R> 

只有一个级别：

R> table(df[,2])

  y 
200 

您可能需要重新调整此级别以允许使用“n”

编辑：现在重新查看此内容。您的

gam（）

R> predict(gam.object, data.frame(x=201:210))
    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10 
1.370 1.379 1.388 1.397 1.406 1.415 1.424 1.433 1.442 1.450 
R> 

换句话说，您既不需要
y
也不需要
n
，但可能我在这里误解了什么。如果是这样的话，请您修改一下您的问题，让它更清楚一些好吗？
该栏是一个因素：

R> sapply(df, class)
    value     model 
"numeric"  "factor" 
R> 

只有一个级别：

R> table(df[,2])

  y 
200 

您可能需要重新调整此级别以允许使用“n”

编辑：现在重新查看此内容。您的
gam（）

R> predict(gam.object, data.frame(x=201:210))
    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10 
1.370 1.379 1.388 1.397 1.406 1.415 1.424 1.433 1.442 1.450 
R> 

换句话说，您既不需要
y
也不需要
n
，但可能我在这里误解了什么。如果是这样，请修改您的问题并使其更清楚？
创建数据框时，请将模型的变量类型设置为character，而不是默认值，即factor。这可以在制作数据帧时完成

df <- data.frame( value=p, model='y',  stringsAsFactors=FALSE)

R> df[201:210,2] <- 'n'
R> table(df[,2])
  n   y 
 10 200 

df[201:210,2]表（df[，2]）
纽约
10 200 
创建数据帧时，将模型的变量类型设置为character，而不是默认的factor。这可以在制作数据帧时完成

df <- data.frame( value=p, model='y',  stringsAsFactors=FALSE)

R> df[201:210,2] <- 'n'
R> table(df[,2])
  n   y 
 10 200 

df[201:210,2]表（df[，2]）
纽约
10 200