我正在使用RMOA包在R中实现一个带有保留集评估的Hoeffding Tree流分类器。
一切都训练得很好，除了当我尝试从保留的测试流中评估我的模型时，我遇到了以下错误信息：
在UseMethod(“predict”)中出错：没有适用于类为”c(‘HoeffdingTree’, ‘MOA_classifier’, ‘MOA_model’)”对象的’predict’方法
我查看了这个问题的答案，问题可能源于predict()方法同时存在于stats和RMOA包中。我尝试使用::符号来指定使用哪个包，但似乎无法指向RMOA predict()。我也尝试完全卸载stats，但这并没有帮助。
有谁知道如何直接指向RMOA的predict()方法，或者我的问题是否由其他原因引起？
我的R代码如下。我目前只是在流式传输iris数据集，并提取前30个流项目用于保留集评估。
holdout<-function(){ require("RMOA") #初始化流 stream<-datastream_dataframe(iris) test<-stream$get_points(n=30) test<-datastream_dataframe(test) #指定模型 mymodel<-HoeffdingTree(numericEstimator = "GaussianNumericAttributeClassObserver") #记录训练执行时间 start_time<-Sys.time() while(!stream$finished) { mymodel <<- trainMOA(model=mymodel, formula = Species ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data=stream) } end_time<-Sys.time() time_taken <- end_time - start_time cat("训练完成。耗时：", time_taken) #用于存储保留集流元素的单个准确性结果的空向量 accuracies<-c() #记录保留集评估的执行时间 start_time<-Sys.time() while(!test$finished) { samp<-test$get_points(n=1) pred <- predict(mymodel, samp, type="response") } end_time<-Sys.time() time_taken <- end_time - start_time cat("训练完成。耗时：", time_taken)}回答：
RMOA包中的predict方法是一个内部变量，你可以这样调用它：
RMOA:::predict.MOA_trainedmodel完整示例：
library(RMOA)data(iris)stream <- datastream_dataframe(iris)test <- stream$get_points(n = 30)test <- datastream_dataframe(test)mymodel <- HoeffdingTree(numericEstimator = "GaussianNumericAttributeClassObserver")mymodel <- trainMOA(model = mymodel, formula = Species ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data = stream)在我的情况下，predict函数没有被屏蔽（如果它没有被导出，这很奇怪）：
pred1 <- predict(mymodel, iris, type = "response")但如果它被屏蔽了，我可以使用：
pred2 <- RMOA:::predict.MOA_trainedmodel(mymodel, iris, type = "response")结果将是相同的：
all.equal(pred1, pred2)#outputTRUE我检查了RMOA的NAMESPACE，predict函数是被导出的，但不知为何
RMOA::predict.MOA_trainedmodel
会导致
错误：’predict.MOA_trainedmodel’不是’namespace:RMOA’中导出的对象
而
RMOA:::predict.MOA_trainedmodel则不会
