我正在用R中包含的Auto数据集进行一些R中的逻辑回归实验。
我已经让训练部分（80%）和测试部分（20%）分别对每个部分进行了规范化。
我可以在没有任何问题的情况下创建模型：
mlr<-glm(mpg ~
displacement + horsepower + weight, data =train)
我甚至可以用列车集预测train$mpg
trainpred<-predict(mlr,train,type="response")
以此计算样本误差：
etab <- table(trainpred, train[,1])
insampleerror<-sum(diag(etab))/sum(etab)
当我想用测试集进行预测时，问题就来了。我使用以下行：
testpred<-predict(model_rl,test,type="response")
这给了我这个警告：
"newdata"有79行，但找到的变量有313行
但它不起作用，因为testpred具有与trainpred相同的长度（应该更小）。当我想使用testpred计算测试中的误差时，使用以下行：
etabtest <- table(testpred, test[,1])
我得到以下错误：
表中的错误（testpred，test[，1]）：
所有参数的长度必须相同
我做错了什么？
如果有人有同样的问题，我会回答我自己的问题：
当我把参数放在glm中时，我说的是我想要预测的，这是带有train数据的Auto$mpg标签，因此，我的glm调用必须是：
attach(Auto)
mlr<-glm(mpg ~
displacement + horsepower + weight, data=Auto, subset=indexes_train)
如果现在我调用predict、table等，则不存在任何结构大小的问题。修改这个错误对我有效。
正如imo所说："更重要的是，你可以检查一下这是否创建了逻辑回归。我认为这实际上是OLS。你必须设置链接和家庭参数。"
set familyy="二项式"