r - 有没有办法从插入符号lm对象生成置信区间？

我希望能够通过使用包插入符号创建的模型生成置信区间。使用predict(model, data, interval = "confidence")创建模型时，可以使用lm()完成此操作。但是，当我用插入符号的train()函数创建的模型尝试相同的命令时，出现以下错误:

Error in extractPrediction(list(object), unkX = newdata, unkOnly = TRUE,  :
  unused argument (interval = "confidence")

即使在method = "lm"函数中设置train时也是如此。有谁知道如何从这样的对象中获得置信区间？最好使用predict，以便格式相同。

谢谢!

最佳答案

了解如何执行此操作!实际上，caret对象确实将原始模型存储在大量元数据之下。您可以使用my_model_name$finalModel访问此模型。因此，要找到置信区间，可以调用predict(my_model_name$finalModel, my_data, interval = "confidence")。

关于r - 有没有办法从插入符号lm对象生成置信区间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/31255426/