使用预测.glmboost用插入符号和glmboost训练模型的函数

我开始使用 R caret 用于训练/预测机器学习模型的软件包。我决定写这篇文章,因为我不知道如何阅读文档,而且我也没有找到任何网站来解释它。我的情况是下一个:

我试图通过以下拟合/训练模型预测数据标签:

glmModel <- train(Survived ~ ., data=training, 
           method='glmboost', 
           metric="Accuracy", 
           maximize=TRUE,
           tuneLength=2,
           preProc=c("center", "scale", "YeoJohnson"), 
           trControl = control)

我想用 predict 但文档显示:

Usage

predict (object, ...)


Arguments

object     a model object for which prediction is desired.
...        additional arguments affecting the predictions produced.

glmModel.class <- predict(glmModel, newdata=test, type=c("raw"))

glmModel.probs <- predict(glmModel, newdata=test, type=c("prob"))

运行正常,但我在网上看到 函数允许的参数不止这些。作为 methods('predict') 命令来显示包含在 预测 泛型函数。其中一个选择是 predict.glmboost 预测 函数与 预测.glmboost 参数 R 返回一个错误,指示参数不存在。

我的问题是我不知道如何遵循规则 右 预测 函数将其适配到以前使用 train