r - 如何从相同的自定义 R 包函数调用 3 种不同算法的预测？

Question

我正在开发一个自定义 R 包(它是私有(private)的，不在任何地方托管)。在这个包中，我有一个函数，它采用 xgboost、RandomForest(来自 ranger 函数)和 glmnet 模型，并使用它们在新数据集上进行预测。

每次我进行预测时，我都会使用相同的广义预测函数。如果我不命名函数，R 不知道要使用哪个库进行预测。

我得到的错误是:

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('lognet', 'glmnet')" 

如果我手动加载函数，它可以工作，但我知道在 R 库中手动加载包是一个禁忌。

我尝试使用 glmnet::glmnet.predict 等，但这也给了我错误。命名这些预测函数以避免手动加载库的正确方法是什么？

Answer 1

我自己也遇到过这种情况，例如，这有效:

ranger::predictions(predict(model, data))

但这在相同情况下不会:

predict(model, data)

你的包裹大概是Import s 必要的依赖，但各种 S3 方法，包括 predict.<class>() , 永远不会被注册使用，除非你告诉 R 在你的程序早期的某个时刻使用它们。您可以通过添加 requireNamespace(<package name>, quietly = TRUE) 来解决此问题在给定函数的顶部或 .onLoad() 中.这会导致 R 注册适当的 S3 方法等，您可以通过检查 methods(predict) 来确认这一点。之前和之后。重要的是，这对于不允许 roxygen2 声明(如 #' @importFrom <package name> <predict.class>)的非导出方法是正确的。 .
在我上面的特定示例中，:: causes R to load ranger 以及它的各种 S3 方法，包括 predict.ranger() , 所以 predict()派送就好了。