在 R 中编写自定义分类器并预测函数

Question

我想在 R 中实现我自己的自定义分类器，例如 myClassifier(trainingSet, ...) returns 学习模型 m 来自指定的训练集。我想像 r:

中的任何其他分类器一样调用它

m <- myClassifier(trainingSet)

然后我想重载（我不知道这是不是正确的词）通用函数predict()

result <- predict(m, myNewData)

我只有 R 的基础知识。我不知道应该阅读哪些资源才能完成所需的任务。为了让它工作，我需要创建一个包吗？我正在寻找一些初步的方向。

模型 m 是否包含有关覆盖预测方法的信息？或者 R 如何知道哪个预测。* 方法对应于模型 m?

Answer 1

下面是一些代码，展示了如何为您自己的 class 泛型函数编写方法。

# create a function that returns an object of class myClassifierClass
myClassifier = function(trainingData, ...) {
  model = structure(list(x = trainingData[, -1], y = trainingData[, 1]), 
                    class = "myClassifierClass") 
  return(model)
}

# create a method for function print for class myClassifierClass
predict.myClassifierClass = function(modelObject) {
  return(rlogis(length(modelObject$y)))
} 

# test
mA = matrix(rnorm(100*10), nrow = 100, ncol = 10)
modelA = myClassifier(mA)
predict(modelA)

在 R 中编写自定义分类器并预测函数

Write custom classifier in R and predict function

r

classification

function

machine-learning