R: Прогнозирование с использованием glm() gamma family

Question

Я использую функцию glm() в R со ссылкой = log, чтобы соответствовать моей модели. Я читал на различных веб-сайтах, которые установлены() возвращает значение, которое мы можем сравнить с исходными данными по сравнению с предсказываемым(). Я столкнулся с некоторой проблемой при установке модели.

data<-read.csv("training.csv") 
data$X2 <- as.Date(data$X2, format="%m/%d/%Y") 
data$X3 <- as.Date(data$X3, format="%m/%d/%Y") 
data_subset <- subset(...) 
attach(data_subset) 

#define variable 
Y<-cbind(Y) 
X<-cbind(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X14) 

# correlation among variables 
cor(Y,X) 

model <- glm(Y ~ X , data_subset,family=Gamma(link="log")) 
summary(model) 

detach(data_subset) 

validation_data<-read.csv("validation.csv") 

validation_data$X2 <- as.Date(validation_data$X2, format="%m/%d/%Y") 
validation_data$X3 <- as.Date(validation_data$X3, format="%m/%d/%Y") 

attach(validation_data) 
predicted_valid<-predict(model, newdata=validation_data) 

Я не уверен, как предсказать работу с гамма-протоколом. Я хочу преобразовать предсказанные значения, чтобы их можно было сравнить с исходными данными. Может кто-то, пожалуйста, помогите мне.

Answer 1

Добавить type="response" в свой predict вызов, чтобы получить прогнозы по шкале ответов. См. ?predict.glm.

predict(model, newdata=*, type="response") 

Answer 2

Мне кажется, что fitted не работает так, как вы думаете.

Возможно, вы захотите использовать predict, так как вам, кажется, захотелось передать его данные.

см ?fitted против ?predict