predict()函数的类型参数

Question

predict(..., type="class")
predict(..., type="response")

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

和

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

- Kzhunter

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哪个predict函数？predict是用于根据不同模型拟合函数的结果进行预测的通用函数。该函数调用依赖于第一个参数的类别的特定方法。需要根据类别选择相应的方法。 - shadow

Answer 1

响应（Response）提供数字结果，而分类（class）则给出赋予该值的标签。

响应（Response）使您能够确定阈值。例如，

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

在glm.probs中，我们有一些介于0和1之间的数值。现在我们可以确定阈值，假设为0.6。方向有两种可能的结果，向上或向下。

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

- boyaronur

Answer 2

type = "response" 用于 glm 模型，type = "class" 用于 rpart 模型（CART）。 参见：

• predict.glm
• predict.rpart

- Kzhunter

Answer 3

看一下?predict.lm： predict.lm会产生一个预测向量或一个带有列名fit、lwr和upr的预测矩阵，如果设置了区间。对于type = "terms"，这是一个每个术语一列的矩阵，可能具有"constant"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")行求和结果加常数。

- Miff

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你指的是线性模型对吧？(predict.lm) 但据我所知，类型类别和类型响应与分类模型有关。你能解释一下这些参数值吗？ - Kzhunter

请查看shadow的评论 - 我认为modelName很可能是lm对象，但如果不是，您需要告诉我们class(ModelName)返回什么，或者查看predict.class()的帮助文件。 - Miff

感谢您的回复，我在?predict.glm和?predict.rpart中找到了答案。我完全忽略了它们的通用性，把它们当作重载方法来处理。 - Kzhunter