我正在尝试预测模型，但它显示错误：
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :
variable lengths differ (found for 'Welfare.Measurment')
测试和训练数据相似，变量名称和结构相同。我什至尝试了rbind这两个数据框，但错误仍然存在。
这是代码：
model3 <- lm(log(Poverty.Line.Day) ~ (log(data_abs$Median)) +
Welfare.Measurment + Control, data=data_abs)
predicted_poverty_Line <-
exp(predict(model3, dataF))*exp((summary(model3)$sigma)^2/2)
在中，使用参数时lm不要使用$in 公式。data=
fit1 <- lm(y ~ train$X1 + X2, data=train) ## predict will fail
predict(fit1, newdata=test)
# Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = obje
# ct$xlevels) :
# variable lengths differ (found for 'X2')
fit2 <- lm(y ~ X1 + X2, data=train) ## predict will work
predict(fit2, newdata=test)
原因：如果你train$X1在公式中使用 eg ，变量将被固定，即使你提供newdata=in predict，也会使用旧值。如果向量不是意外长度相同，您将收到此错误。
数据：
n <- 60
set.seed(42)
dat <- data.frame(X1=rnorm(n), X2=rnorm(n))
dat <- transform(dat, y=1 + X1 + rnorm(n))
train <- dat[1:20, ]
test <- dat[21:n, ]
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