使用pre（）、Rulefit包预测函数使用情况

我正在使用分类任务的

pre（）

函数在插入符号中尝试rulefit实现。我使用下面的命令来训练模型

fit = pre(output~.,data=train)

我假设创建的拟合对象是一个模型，它具有“规则和原始特征”作为其预测因子，并可用于预测测试数据

我不清楚如何使用这个模型来预测测试数据的输出

我尝试使用predict命令

predict（fit，test\u data）

对

test\u data

进行预测，得到的结果是数值向量，其值范围为.9到1.9

如果有人能在这方面给我指导，我会很有帮助。我想知道创建的fit对象是否是一个模型，如果是，如何使用它来预测testdata

问候,，

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JJ

来自

pre

包装的参考手册：

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使用

predict.pre（pre_obj，newdata）

如果

output

是一个二进制因子，您应该在调用函数

pre（）

时指定

family=binomial

。否则，默认情况下将假定高斯响应分布（与R中大多数监督学习方法的情况相同）。确保

输出

在

序列

中编码为二进制因子。另请参见

？pre

默认情况下，返回的预测值在线性预测值的范围内，因此它们可以从-Inf到Inf取值。要获得预测概率，需要为预测类指定

type=“response”

，或

type=“class”

。另请参见

？predict.pre

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在这里可以找到关于package

pre

的简短教程：

感谢您的帮助，我尝试了这个命令，但出现了错误“找不到函数”predict.pre“。如果fit=pre（output~，data=train）成功运行，那么predict（fit，newdata=test\u data）应该执行这个操作。