我有一个模型（fit），基于历史信息，直到上个月。现在我想预测当前月份使用我的模型。当我尝试调用以下代码时：
predicted <- predict(fit, testData[-$Readmit])
我收到以下错误：
Error in UseMethod("predict") : no applicable method for 'predict'
applied to an object of class "train"
备注：
train函数创建的，使用随机森林算法 predict是一个泛型函数，它将根据第一个输入参数调用特定的预测函数。在我的情况下，它将是：
>fit$modelInfo$label
[1] "Random Forest"
因此，调用的预测方法将是：predict.randomForest。有关详细信息，请参阅[插入文档] [3]。
这里是生成模型并调用它的摘要源代码：
# Script-1: create a model:
fit <- train(testData[-$Readmit], testData$Readmit)
saveRDS(fit, modelFileName) # save the fit object into a file
# Script-2: predict
fit <- readRDS(modelFileName) # Load the model (generated previously)
predicted <- predict(fit, testData[-$Readmit])
注意：生成模型的执行时间约为3小时，这就是我保存对象以便在此之后重复使用的原因。
训练模型中的数据集如下结构：
> str(fit$trainingData)
'data.frame': 29955 obs. of 27 variables:
$ Acuity : Factor w/ 3 levels "Elective ","Emergency ",..: 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 ...
$ AgeGroup : Factor w/ 10 levels "100-105","65-70",..: 8 6 9 9 5 4 9 2 3 2 ...
$ IsPriority : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ QNXTReferToId : int 115 1703712 115 3690 1948 115 109 512 481 1785596 ...
$ QNXTReferFromId : int 1740397 1724801 1711465 1704170 1714272 1731911 1535 1712758 1740614 1760252 ...
$ iscasemanagement : Factor w/ 2 levels "N","Y": 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 ...
$ iseligible : Factor w/ 2 levels "N","Y": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ referralservicecode : Factor w/ 11 levels "12345","278",..: 1 1 1 9 9 1 1 6 9 9 ...
$ IsHighlight : Factor w/ 2 levels "N","Y": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ admittingdiagnosiscode: num 439 786 785 786 428 ...
$ dischargediagnosiscode: num 439 0 296 786 428 ...
$ RealLengthOfStay : int 3 1 6 1 2 3 3 7 3 2 ...
$ QNXTPCPId : int 1740397 1724801 1711465 1704170 1714272 1731911 1535 1712758 1740614 1760252 ...
$ QNXTProgramId : Factor w/ 3 levels "QMXHPQ0839 ",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ physicalzipcode : int 33054 33712 33010 33809 33010 33013 33142 33030 33161 33055 ...
$ gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 ...
$ ethnicitycode : Factor w/ 4 levels "ETHN0001 ",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
$ dx1 : num 439 786 296 786 428 ...
$ dx2 : num 439 292 785 786 428 ...
$ dx3 : num 402 0 250 0 0 ...
$ svc1 : int 0 120 120 762 762 120 120 120 762 762 ...
$ svc2 : int 120 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ svc3 : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Disposition : Factor w/ 28 levels "0","APPEAL & GRIEVANCE REVIEW ",..: 11 11 16 11 11 11 11 11 11 11 ...
$ AvgIncome : Factor w/ 10 levels "-1",">100k","0-25k",..: 3 6 3 8 3 4 3 5 4 4 ...
$ CaseManagerNameID : int 124 1 1 19 20 1 16 1 43 20 ...
$ .outcome : Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 ...
现在testData将具有以下结构：
> str(testData[-$Readmit])
'data.frame': 610 obs. of 26 variables:
$ Acuity : Factor w/ 4 levels "0","Elective ",..: 3 2 4 2 2 2 4 3 3 3 ...
$ AgeGroup : Factor w/ 9 levels "100-105","65-70",..: 4 3 5 4 2 9 4 2 4 6 ...
$ IsPriority : int 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 ...
$ QNXTReferToId : int 2140 482 1703785 1941 114 1714905 1703785 98 109 109 ...
$ QNXTReferFromId : int 1791383 1729375 1718532 1746336 1718267 1718267 1718532 98 109 109 ...
$ iscasemanagement : Factor w/ 2 levels "N","Y": 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 ...
$ iseligible : Factor w/ 2 levels "N","Y": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ referralservicecode : Factor w/ 7 levels "12345","IPMAT ",..: 5 1 1 1 1 1 1 5 1 5 ...
$ IsHighlight : Factor w/ 2 levels "N","Y": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ admittingdiagnosiscode: num 11440 11317 11420 11317 1361 ...
$ dischargediagnosiscode: num 11440 11317 11420 11317 1361 ...
$ RealLengthOfStay : int 1 2 4 3 1 1 16 1 1 3 ...
$ QNXTPCPId : int 3212 1713678 1738430 1713671 1720569 1791640 1725962 1148 1703290 1705009 ...
$ QNXTProgramId : Factor w/ 2 levels "QMXHPQ0839 ",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ physicalzipcode : int 34744 33175 33844 33178 33010 33010 33897 33126 33127 33125 ...
$ gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 ...
$ ethnicitycode : Factor w/ 1 level "No Ethnicity ": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ dx1 : num 11440 11317 11420 11317 1361 ...
$ dx2 : num 11440 11317 11420 11317 1361 ...
$ dx3 : num 0 1465 0 11326 0 ...
$ svc1 : int 52648 27447 50040 27447 55866 55866 51595 0 99221 300616 ...
$ svc2 : int 76872 120 50391 120 120 38571 120 762 120 0 ...
$ svc3 : int 762 0 120 0 0 51999 0 0 0 762 ...
$ Disposition : Factor w/ 14 levels "0","DENIED- Not Medically Necessary ",..: 3 5 3 4 3 3 5 3 3 5 ...
$ AvgIncome : Factor w/ 10 levels "-1",">100k","0-25k",..: 6 7 5 9 3 3 6 4 3 4 ...
$ CaseManagerNameID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 7 ...
变量结构是相同的，只是某些因子变量具有不同的级别，因为某些变量具有新值。例如：模型中的Acuity有3个级别，测试数据中有4个级别。
我没有从前期了解所有变量的所有可能级别。
请提出任何建议......
提前致谢，
大卫
答案 0 :(得分：10)
我想我发现为什么会发生这种情况...... predict是来自stats包的通用函数。我使用命名空间:: - 用于调用caret包中的函数（这是创建用户包的建议）和来自predict包的等效caret函数是：predict.train，这是一个内部函数，不能被外部应用程序调用。调用此函数的唯一方法是使用predict包中的通用stats函数，然后基于第一个输入参数的类：predicted <- predict(fit, testData[-$Readmit])它标识特定的predict将调用函数。
对于这种特殊情况，此函数的类为train，因此它实际上会调用来自train.predict包的函数caret。此函数还根据所使用的算法（方法）处理请求预测的特定功能，例如：predict.gbm或predict.glm等。详细说明在插入符{{3}中} section：“5.7提取预测和类概率”。
因此，:: - 符号适用于包中的其他函数，例如：caret.train，但不适用于此特定的：predict。在这种情况下，有必要显式加载库，因此它在内部可以调用predict.train函数。
简而言之，解决方案只是在调用predict函数之前添加以下行：
library(caret)
然后错误消失。
答案 1 :(得分：2)
根据@David Leal的回答，我在调用预报函数之前尝试加载library(caret)，但没有帮助。
尝试了一下之后，我意识到必须加载包含模型本身的库。就我而言，我必须致电library(kenlab)获取支持向量。