在R中使用lm()绘制多项式回归的预测时的杂乱图

在R中使用lm()函数绘制多项式回归的预测时的杂乱图，可以通过以下步骤进行：

1. 首先，确保已经安装了R语言和相关的包，如ggplot2和dplyr。
2. 导入数据集，可以使用read.csv()函数或其他适用的函数将数据加载到R中。
3. 创建多项式回归模型，使用lm()函数，指定公式和数据集。例如，假设有一个自变量x和一个因变量y，可以使用以下代码创建一个二次多项式回归模型：model <- lm(y ~ poly(x, 2), data = dataset)
4. 预测并提取预测值，使用predict()函数。例如，可以使用以下代码获取对x的预测值：predictions <- predict(model, newdata = data.frame(x = x_values))
5. 创建杂乱图，使用ggplot2包中的ggplot()函数和相关的几何图形函数。例如，可以使用以下代码创建一个散点图和拟合曲线：library(ggplot2) ggplot(data = dataset, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + geom_line(aes(y = predictions), color = "red")

在这个过程中，lm()函数用于拟合多项式回归模型，predict()函数用于进行预测，ggplot2包用于创建图形。这种方法可以帮助我们可视化多项式回归模型的拟合效果，并观察预测值与实际值之间的差异。

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