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R Discussion :

Prédiction d'un modèle avec interaction


Sujet :

R

  1. #1
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    Par défaut Prédiction d'un modèle avec interaction
    Bonjour,

    J'ai réalisé un modèle logistique avec une interaction. Je souhaite ensuite prédire ma variable d'intérêt. Le problème est que R me dit que mon échgantillon test ne contient pas les variables nécessaires.

    Que dois-je faire?

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
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    > reg = glm(YfactorApp~medium+landingPagePath+medium*landingPagePath,data=XApp, weights=dataApp$visits, family=binomial)
    > pred = predict.glm(reg ,newdata=XTest,type = "response",weights=dataTest$visits)
    Warning message:
    In predict.lm(object, newdata, se.fit, scale = 1, type = ifelse(type ==  :
      prediction from a rank-deficient fit may be misleading
    Merci

  2. #2
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    Hello,

    D'abord deux choses peut être de l'ordre du détail mais à préciser quand même.
    Citation Envoyé par collosus Voir le message
    J'ai réalisé un modèle logistique avec une interaction.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    > reg = glm(YfactorApp~medium+landingPagePath+medium*landingPagePath,data=XApp, weights=dataApp$visits, family=binomial)
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    YfactorApp~medium*landingPagePath
    suffit.

    L'opérateur "*" est tel que a*b=a+b+a:b où ":" est l'operateur d'interaction entre a et b

    > pred = predict.glm(reg ,newdata=XTest,type = "response",weights=dataTest$visits)
    Ici, je ne comprend pas l'interet du weight=dataTest$visits.
    Le weight sert juste à pondérer tes résidus quand tu fit le modèle, il ne sert plus quand tu fais ta prédiction.


    Maintenant le vrai problème:

    Le problème est que R me dit que mon échgantillon test ne contient pas les variables nécessaires.

    Warning message:
    In predict.lm(object, newdata, se.fit, scale = 1, type = ifelse(type == :
    prediction from a rank-deficient fit may be misleading[/CODE]
    R ne te dit pas qu'il manque des variables dans ton échantillon.
    Ton modèle contient probablement une variable qui est combinaison linéaire des deux autres.

    Quelle est la forme de tes deux variables ?

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