R 函数在预测对象中的应用

我试图找出如何创建一个在R的标准预测函数中可用的函数

例如：

someFunction <- function(x){
                            vec <- 4
                            ans <- cbind(x, vec)
                            return(ans)
}

newIris <- predict(someFunction, iris)

---

someFunction
predict
通常不应用于函数。将其应用于预测模型。有很多不同的类型，所以有很多不同版本的
predict
<代码>方法（预测）

将显示哪些类具有可用的预测函数

methods(predict)
 [1] predict.ar*                predict.Arima*            
 [3] predict.arima0*            predict.glm               
 [5] predict.HoltWinters*       predict.lm                
 [7] predict.loess*             predict.mlm*              
 [9] predict.nls*               predict.poly*             
[11] predict.ppr*               predict.prcomp*           
[13] predict.princomp*          predict.smooth.spline*    
[15] predict.smooth.spline.fit* predict.StructTS* 

例如，如果使用

lm

LMI = lm(Sepal.Length ~ ., iris[,1:4])
class(LMI)
[1] "lm"

模型的类别是

lm

，因此

predict（LMI）

将使用

predict.lm

方法。如果加载包，可能会添加其他预测方法。例如，如果使用

library（rpart）

a

predict加载rpart包，则rpart

方法将添加到列表中

如果您想定义自己的预测方法，您可能应该定义自己的模型类，然后创建特定于类的预测方法。查看一些现有预测方法的源代码可能是个好主意。因此，例如，尝试键入

predict.lm

简而言之，

predict

查看对象（模型）的类并选择相应的预测方法。必须为要应用

predict

的每个类提供此预测方法