根据@David Leal的回答，我在调用预报函数之前尝试加载library(caret) ，但这没有帮助。
经过一番尝试，我意识到我必须加载包含模型本身的库。就我而言，我必须调用library(kenlab)获取支持向量。
UseMethod（“ predict”）：没有适用于“ train”类对象的“ predict”适用方法
machine-learning
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2020-06-04 12:37:55 更新
Carl Agnes• 699
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我想我发现了发生这种情况的原因... predict是来自stats包的通用函数。我使用名称空间:: -notation从caret包中调用函数（这是创建用户包的建议），而caret包中的等效predict函数是： predict.train ，它是内部函数，不能由外部应用程序调用。调用此函数的唯一方法是使用stats包中的通用predict函数，然后基于第一个输入参数的类： predicted <- predict(fit, testData[-$Readmit])它将标识特定的predict函数被调用。
对于此特殊情况，此函数的类为train ，因此它将实际调用该函数： caret包中的train.predict 。此函数还根据所使用的算法（方法）处理请求进行预测的特定函数，例如： predict.gbm或predict.glm等。在插入符号文档部分中详细说明：“ 5.7提取预测并类概率”。
因此， :: -notation可以很好地用于在封装的其它功能，如： caret.train例如，但不适合该特定之一： predict 。在这种情况下，必须显式加载该库，因此它可以在内部调用predict.train函数。
简而言之，解决方案是在调用predict函数之前添加以下行：
library(caret)
然后错误消失。
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2020-06-04 12:37:47 更新
殷采春• 691
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我有一个模型（
fit），该模型基于直到上个月的历史信息。现在，我想预测当月的模型使用情况。当我尝试调用以下代码时：我收到以下错误：
笔记：
train函数predict是一个通用函数，它将基于第一个输入参数调用特定的预测函数。以我为例：>fit$modelInfo$label[1] "Random Forest"因此，调用的预测方法将是： predict.randomForest 。有关更多信息，请参见[插入文档] [3]。
这里是用于生成模型和调用模型的摘要源代码：
注意 ：生成模型的执行时间大约为3个小时，这就是为什么我保存该对象以便在之后重用。
来自训练模型的数据集具有以下结构：
现在，
testData将具有以下结构：变量结构是相同的，只是某些因子变量具有不同的级别，因为某些变量具有新值。例如：模型中的
Acuity为3级，测试数据为4级。我没有从头开始的方法来知道所有变量的所有可能水平。
任何建议，请...
提前致谢，
大卫