predict（）を使用するのが難しい

Question

Dataset私は航空会社の遅延を予測しようとしています。私はテストデータの値を予測しているときに困難に直面しています。出力は無限ループに入り、なぜ私は理解できません。以下は再現可能なコードです。

arrdelaymodel <- lm(ArrDelay ~ DepDelay + Distance + Distance*AirTime + HDAYS +DepTime*DepDelay) 
summary(arrdelaymodel) 

what.are.my.chances <- function(DepDelay, Distance, AirTime, DepTime, HDAYS){ 
new.values <- data.frame("DepDelay" = testing_data$DepDelay, "Distance" = testing_data$Distance, "AirTime"= 
         testing_data$AirTime, "DepTime"= testing_data$DepTime, "HDAYS"=testing_data$HDAYS) 
output <- predict(arrdelaymodel, newdata = new.values) 
return(output) 
} 

what.are.my.chances(DepDelay = 10, Distance = 200, AirTime = 100, DepTime = 1700, HDAYS= 7) 

Answer 1

データをサブセット化するのは間違いだと思います。例えば。あなたはDepDelay' = 10で関数を呼び出します。そのため、関数は次の処理を試みます。testing_data$10。ただ、 'testing_data $' の部分は、問題を解決する必要があります削除

、すなわち：

new.values <- data.frame("DepDelay" = DepDelay, ..)

幸運！