我已经在R中运行了multinom（）函数，但是当我尝试对一个新样本进行预测时，它会不断出现错误。
这是代码：
library(nnet)
dta=data.frame(replicate(10,runif(10)))
names(dta)=c('y',paste0('x',1:9))
res4 <- multinom(y ~ as.matrix(dta[2:10]) , data=dta)
#make new data to predict
nd<-0.1*dta[1,2:10]
pred<-predict(res4, newdata=nd)
这是错误：
Error in predict.multinom(res4, newdata = nd) :
NAs are not allowed in subscripted assignments
我认为这与分析中包含的截距有关，但与新的预测输入无关。我试图通过合并包含名为1的1x1数据帧（设置为incept）（在summary（）中调用）来手动设置它，但是仍然会出现相同的错误。
#add intercept manually to prediction row
intercept<-data.frame(1)
names(intercept)[1]<-"Intercept"
nd<-merge(intercept,nd)
问题在于您如何指定模型：您无法将R函数混入这样的公式中。尝试这个：
res4 <- multinom(y ~ . , data=dta) # You could also specify explicitly: y~x1+x2+x3...
#make new data to predict
nd<-0.1*dta[1,2:10]
predict(res4, newdata=nd)
# [1] 0.971794712357223
# 10 Levels: 0.201776991132647 0.211950202938169 0.223103292752057 0.225121688563377 0.372682225191966 0.612373929005116 ... 0.971794712357223
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