为什么预测（）中的R，必须对测试数据进行

Question

在下面的代码，做我需要按照方法1或方法2 我很困惑，为什么在要使用的测试数据预测，因为每个方法1。 如果有人能够详细解释它会很棒。

train <- sample(nrow(sales), nrow(sales)*0.6) 
test <- sales[-train] 

方法1

fit <- lm(y~x,data=train) 
predict(fit,data=test) 

相反，我不能做到这一点的方法：
方法2

fit <- lm(y~x,data=train) 
predict(fit,data=train) 

fit1 <- lm(y~x,data=test) 
predict(fit1,data=test) 

Answer 1

使用训练的训练数据的模型一般来说，predict()，适用于训练数据，只能用于对训练后的模型进行反思。将它应用于（理想的独立的）测试数据可以作为验证训练模型或使用模型进行进一步预测。

换句话说，他们不是不同的方法做同一件事;他们完成完全不同的事情。