R言語で回帰予測のコードを書く方法

R言語では、lm()関数を用いて線形回帰モデルの適合を行うことができます。以下に簡単な回帰予測コードの例を示します。

仮にデータセットdataが xとyという2つの変数を含んでおり、xからyを予測したいとする場合

# 数据准备
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)  # 自变量x
y <- c(2, 4, 5, 7, 9)  # 因变量y

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 进行预测
new_x <- 6  # 新的自变量值
predicted_y <- predict(model, data.frame(x = new_x))

# 输出预测结果
print(predicted_y)

まず、x の説明変数と y の目的変数のデータが準備されます。次に、目的変数 y と説明変数 x の線形関係を表明する y ~ x を用いて、関数 lm() によって線形回帰モデルが当てはめられます。予測を行うために、次に、予測される説明変数の値 new_x が関数 predict() に渡され、予測された目的変数の値が返されます。最後に、関数 print() を使用して予測結果が出力されます。

上記コードは単純な例であり、実際にはより多くのデータの前処理、モデル評価などのステップが必要となる可能性があることに注意してください。