在R中编写自定义分类器和预测函数

我想在R中实现我自己的自定义分类器,例如,myClassifier(trainingSet, …),它会从指定的训练集中返回学习到的模型m。我希望像调用R中的其他分类器一样调用它:

m <- myClassifier(trainingSet)

然后我想重载(我不知道这个词是否正确)通用函数predict()

result <- predict(m, myNewData)

我对R的了解仅限于基础知识。我不知道应该阅读哪些资源来完成这个任务。为了实现这个功能,我是否需要创建一个包?我正在寻找一些初步的指导方向。

模型m是否包含关于重载的predict方法的信息?或者R是如何知道哪个predict.*方法对应于模型m的?


回答:

以下是一些代码,展示了如何为通用函数编写您自己类的方法。

# 创建一个返回myClassifierClass类对象的函数myClassifier = function(trainingData, ...) {  model = structure(list(x = trainingData[, -1], y = trainingData[, 1]),                     class = "myClassifierClass")   return(model)}# 为myClassifierClass类创建print函数的方法predict.myClassifierClass = function(modelObject) {  return(rlogis(length(modelObject$y)))} # 测试mA = matrix(rnorm(100*10), nrow = 100, ncol = 10)modelA = myClassifier(mA)predict(modelA)

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