在R中进行曲线/线性拟合

我正在绘制一条河流的水平和流量之间的图表。然后,我想在散点上拟合一条直线。
我的数据框df1有4704行和2列 – 流量和水平。

fit  <- lm(df1$Level ~ df1$Discharge)xx <- seq(0, max(df1$Discharge), length = 4704)plot(x = df1$Discharge, y = df1$Level, pch = 19)lines(xx, predict(fit, data.frame(x = xx)), col = "red")

我得到的不是一条直线,而是其他东西。

enter image description here

我想知道,有没有办法得到一条适合这些散点的直线?请指导我。


回答:

如果你能提供数据会更好,从我所看到的,没有提供包含正确变量名的数据框进行预测可能会导致问题。如果我用一些数据重新运行你的代码:

set.seed(100)df1 = data.frame(Level=runif(4704))df1$Discharge=20*df1$Level + runif(4704)fit  <- lm(Level ~ Discharge, data = df1)xx <- seq(0, max(df1$Discharge), length = 4704)plot(x = df1$Discharge, y = df1$Level, pch = 19)

这一行会抛出错误:

lines(xx, predict(fit, data.frame(x = xx)), col = "red")Error in eval(predvars, data, env) : object 'Discharge' not found

如果你更改列名,它会工作:

lines(xx, predict(fit, data.frame(Discharge = xx)), col = "red")

请提供一个可复现的示例。

Related Posts

神经网络反向传播代码不工作

我需要编写一个简单的由1个输出节点、1个包含3个节点的…

值错误:y 包含先前未见过的标签:

我使用了 决策树分类器,我想将我的 输入 作为 字符串…

使用不平衡数据集进行特征选择时遇到的问题

我正在使用不平衡数据集(54:38:7%)进行特征选择…

广义随机森林/因果森林在Python上的应用

我在寻找Python上的广义随机森林/因果森林算法,但…

如何用PyTorch仅用标量损失来训练神经网络?

假设我们有一个神经网络,我们希望它能根据输入预测三个值…

什么是RNN中间隐藏状态的良好用途?

我已经以三种不同的方式使用了RNN/LSTM: 多对多…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注