predict（）函数的类型参数

predict函数中的type="class"和type="response"有什么区别？predict（）函数的类型参数

对于之间实例：

predict(modelName, newdata=testData, type = "class")

和

predict(modelName, newdata=testData, type = "response")

来源

2014-04-15 kuz

哪个'predict'函数？预测是一种通用函数，用于根据各种模型拟合函数的结果进行预测。该函数调用依赖于第一个参数的类的特定方法。 – shadow

看到?predict.lm： predict.lm产生如果一个预测矢量或预测和界限的列名fit，lwr的矩阵，并且upr间隔设置。对于type = "terms"，这是一个每列有一列的矩阵，并且可能具有“常量”属性。

> d <- data.frame(x1=1:10,x2=rep(1:5,each=2),y=1:10+rnorm(10)+rep(1:5,each=2)) 
> l <- lm(y~x1+x2,d) 
> predict(l) 
     1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
2.254772 3.811761 4.959634 6.516623 7.664497 9.221486 10.369359 11.926348 13.074222 14.631211 

> predict(l,type="terms") 
      x1   x2 
1 -7.0064511 0.8182315 
2 -5.4494620 0.8182315 
3 -3.8924728 0.4091157 
4 -2.3354837 0.4091157 
5 -0.7784946 0.0000000 
6 0.7784946 0.0000000 
7 2.3354837 -0.4091157 
8 3.8924728 -0.4091157 
9 5.4494620 -0.8182315 
10 7.0064511 -0.8182315 
attr(,"constant") 
[1] 8.442991

即predict(l)是predict(l,type="terms")的行总和+恒定

来源

2014-04-15 13:39:34 Miff

你指的是线性模型吗？（predict.lm），但据我所知，类型和类型响应与分类模型有关。你会解释一下这些参数值吗？ – kuz

查看shadow的评论 - 我认为modelName最有可能是lm对象，但是如果不是，您需要告诉我们类（ModelName）给出了什么，或者查看predict.class（）的帮助文件。 – Miff

感谢您的回复，在？predict.glm和？predict.rpart中得到了答案。我完全忽略了将它们看作重载方法的通用性。 – kuz

type = "response"在GLM使用模型和type = "class"在rpart包模型（CART）使用。见：

来源

2014-04-16 05:13:14 kuz

反应使您的数字结果，而类为您分配给该值的标签。

响应让您确定您的阈值。例如，

glm.fit = glm(Direction~., data=data, family = binomial, subset = train) 
glm.probs = predict(glm.fit, test, type = "response")

在glm.probs我们必须介于0和1。现在我们可以判断阈值的一些数值，比方说0.6。方向有两个可能的结果，向上或向下。

glm.pred = rep("Down",length(test)) 
glm.pred[glm.probs>.6] = "Up"

来源

2017-08-12 06:45:02 boyaronur

predict（）函数的类型参数

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