library(mboost)### 一个简单的二维示例：汽车数据cars.gb <- gamboost(dist ~ speed, data = cars, dfbase = 4,                    control = boost_control(mstop = 50))set.seed(1)cars_new <- cars + rnorm(nrow(cars))> predict(cars.gb, newdata = cars_new$speed)Error in check_newdata(newdata, blg, mf) :   ‘newdata’ must contain all predictor variables, which were used to specify the model.

我按照help(gamboost)页面上的示例拟合了一个模型。我想用这个模型在新的数据集cars_new上进行预测，但遇到了上述错误。我该如何解决这个问题？

回答：

predict函数在寻找一个名为speed的变量，但当你用$符号进行子集选择时，这个变量就不再有名字了。

所以，以下这种预测方式是有效的：

predict(cars.gb, newdata = data.frame(speed = cars_new$speed))

或者保持原来的名字不变：

predict(cars.gb, newdata = cars_new['speed'])