Die Funktion predict() ist ein Kernstück in der R-Programmierung, wenn es um die Anwendung von trainierten statistischen Modellen geht. Sie erlaubt es, auf Basis eines bestehenden Modells Vorhersagen für neue Datensätze zu generieren. Dieser Artikel beleuchtet die umfassende Verwendung von predict(), einschließlich ihrer Syntax, der verschiedenen Parameter, der Rückgabewerte und bewährter Methoden für eine effiziente Nutzung. Zusätzlich werden wir häufige Fehlerquellen und ihre Behebung diskutieren.
Syntax der Funktion predict()
Die grundlegende Struktur der predict()-Funktion in R ist wie folgt:
r
predict(object, newdata, type = "link", se.fit = FALSE, scale = FALSE, terms = NULL, ...)
Argumente im Detail
Die Funktion predict() verwendet verschiedene Argumente, um die Vorhersage zu steuern:
- object: Das statistische Modell, das zuvor trainiert wurde und als Grundlage für die Vorhersage dient.
- newdata: Ein Dataframe, der die neuen Datenpunkte enthält, für die Prognosen erstellt werden sollen.
- type: Definiert die Art der Vorhersage. Optionen sind:
"link","response","terms"oder"probs". - se.fit: Ein logischer Wert (
TRUEoderFALSE). WennTRUE, werden Standardfehler für die Prognosen berechnet. - scale: Ein logischer Wert, der bestimmt, ob die Vorhersagen skaliert werden sollen.
- terms: Ein Vektor mit Prädiktorvariablen, die für die Vorhersagen verwendet werden sollen.
- …: Zusätzliche Parameter, die an die Funktion weitergegeben werden können.
Rückgabewerte der Funktion predict()
Die Funktion predict() gibt ein Objekt zurück, das folgende Elemente beinhalten kann:
- Die berechneten Vorhersagewerte.
- Die Standardfehler der Vorhersagen (falls
se.fit = TRUEgesetzt wurde). - Skalierte Vorhersagen (falls
scale = TRUE). - Bedingungen, die zur Vorhersage herangezogen wurden (falls
termsangegeben wurde).
Anwendungsbeispiele der predict() Funktion
Die einfachste Art, die Funktion predict() zu nutzen, ist die Vorhersage neuer Datenpunkte anhand eines trainierten Modells. Der Code hierfür lautet:
r
prognosen <- predict(modell, newdata)
Dabei ist modell das trainierte Modell und newdata der Datenrahmen mit den neuen Daten.
Detaillierte Betrachtung des Parameters ‚type‘
Der Parameter type bestimmt, welche Art von Vorhersage berechnet werden soll. Folgende Optionen sind verfügbar:
"link": Vorhersagen auf der Link-Funktionsskala (Standardwert)."response": Vorhersagen auf der Antwortskala."terms": Vorhersagen für die einzelnen Terme im Modell."probs": Wahrscheinlichkeitsvorhersagen für Klassen (nur bei Klassifikationsmodellen anwendbar).
Berechnung von Standardfehlern
Durch die Aktivierung des Parameters se.fit = TRUE werden Standardfehler für die Vorhersagen mitberechnet. Dies ist besonders nützlich, um die Unsicherheit der Prognosen zu quantifizieren.
Skalierung der Vorhersagen
Der Parameter scale = TRUE ermöglicht die Skalierung der Vorhersagen. Dies kann sinnvoll sein, um Vorhersagen auf eine bestimmte Skala zu bringen oder den Vergleich zwischen Modellen zu vereinfachen.
Auswahl der Prädiktorvariablen
Mit dem Parameter terms können gezielt Prädiktorvariablen für die Prognosen ausgewählt werden. Dies ist hilfreich, um partielle Vorhersagen zu erzeugen oder die Wirkung bestimmter Variablen zu analysieren.
Bewährte Methoden für die Nutzung der predict() Funktion
- Prüfen Sie stets die Validität Ihres trainierten Modells, bevor Sie Vorhersagen generieren.
- Nutzen Sie
type = "link"als Standard, es sei denn, eine andere Art der Vorhersage ist explizit gefordert. - Integrieren Sie die Berechnung von Standardfehlern (
se.fit = TRUE), um die Unsicherheit der Vorhersagen einzuschätzen. - Skalieren Sie Vorhersagen, wenn ein Vergleich zwischen unterschiedlichen Modellen erforderlich ist.
- Wählen Sie Prädiktorvariablen mit Bedacht aus, um relevante und informative Prognosen zu erhalten.
Häufige Fehler und ihre Behebung
- Fehler: Fehlende Prädiktorvariablen in den neuen Daten: Achten Sie darauf, dass der Dataframe
newdataalle im trainierten Modell verwendeten Prädiktorvariablen beinhaltet. - Fehler: Ungültige Angabe für den Parameter ‚type‘: Der Wert für
typemuss einer der gültigen Optionen ("link","response","terms","probs") entsprechen. - Fehler: Modell wurde nicht ordnungsgemäß trainiert: Überprüfen Sie das Training des Modells auf Fehler, bevor Sie Vorhersagen machen.
Zusammenfassung
Die Funktion predict() ist ein essentielles Werkzeug in R für die Prognose auf Basis statistischer Modelle. Durch das Verständnis der Syntax, der Parameter, der Rückgabewerte und der bewährten Methoden können Sie diese Funktion effektiv einsetzen, um wertvolle Einblicke aus Ihren Daten zu gewinnen. Überprüfen Sie stets die Qualität Ihres Modells und interpretieren Sie die Ergebnisse kritisch.
Häufig gestellte Fragen
1. Was ist der Unterschied zwischen Vorhersagen auf der Link- und Antwortskala?
Vorhersagen auf der Link-Funktionsskala befinden sich auf der logarithmischen Skala, während Vorhersagen auf der Antwortskala die ursprüngliche Skala der Zielvariablen widerspiegeln.
2. Wann sollte ich Standardfehler für Vorhersagen berechnen?
Standardfehler sind relevant, wenn Sie die Präzision und die Unsicherheit der Vorhersagen quantifizieren wollen.
3. Wann sollte ich Vorhersagen skalieren?
Eine Skalierung der Vorhersagen ist angebracht, wenn Sie Vergleiche zwischen verschiedenen Modellen vornehmen oder Vorhersagen auf einer standardisierten Skala darstellen möchten.
4. Wie kann ich Vorhersagen nur für eine Teilmenge von Prädiktorvariablen machen?
Nutzen Sie den Parameter terms, um die zu verwendenden Prädiktorvariablen festzulegen.
5. Welche häufigen Fehler können bei der Verwendung der predict() Funktion auftreten?
Fehlende Prädiktorvariablen in den neuen Daten, eine ungültige Angabe für den Parameter type, oder ein nicht ordnungsgemäß trainiertes Modell.
6. Wie behebe ich den Fehler, wenn neue Daten nicht alle erforderlichen Prädiktorvariablen enthalten?
Überprüfen Sie den newdata Dataframe und fügen Sie die fehlenden Variablen hinzu.
7. Wie korrigiere ich eine ungültige Angabe für den Parameter type?
Stellen Sie sicher, dass der Wert für type einer der zulässigen Optionen ("link", "response", "terms", "probs") entspricht.
8. Wie gehe ich vor, wenn ein Modell nicht richtig trainiert wurde?
Prüfen Sie den Code für das Modelltraining und stellen Sie sicher, dass er fehlerfrei ist. Ebenso wichtig ist die Qualität der für das Training verwendeten Daten.