我将数据集撒入训练和测试中，如下所示：
splitdata<-split(sb[1:nrow(sb),], sample(rep(1:2, as.integer(nrow(sb)/2))))
test<-splitdata[[1]]
train<-rbind(splitdata[[2]])
sb是原始数据集的名称，因此它是50/50训练和测试。
然后，我使用培训套件安装了一个套料。
fitglm<- glm(num_claims~year+vt+va+public+pri_bil+persist+penalty_pts+num_veh+num_drivers+married+gender+driver_age+credit+col_ded+car_den, family=poisson, train)
现在，我要预测使用此glm，接下来的10个观察值。
我很难在预报（）中指定newdata，
我试过了：
pred<-predict(fitglm,newdata=data.frame(train),type="response", se.fit=T)
这将提供与训练集中的样本数量相等的预测数量。
最后，如何以置信区间绘制这些预测？
感谢您的帮助
如果您要问如何在测试集中的下10个上构建预测，则：
pred10<-predict(fitglm,newdata=data.frame(test)[1:10, ], type="response", se.fit=T)
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