R：用载体:: crate包裹环境的一部分，以预测新数据

问题描述

我想部署使用mlr创建的机器学习模型。因此，我尝试使用载波::: crate（）函数包装学习模型的预测变量：

predictor <- carrier::crate(
                  function(data){
                      predict(object = model,newdata = data)},model = model)

通常这似乎可行，但是当我在未安装mlr的目标环境上执行代码时，出现以下错误：

Error in UseMethod("predict"): no applicable method for 'predict' applied to an object of class "WrappedModel"

经过一些调查，我发现在使用mlr的学习环境中，predict（）的类为

class(predict)
# [1] "nonstandardGenericFunction"
# attr(,"package")
# [1] "methods"

而在没有mlr的预测环境中，

class(predictor)
# [1] "function"

所以mlr似乎以一种我不了解的方式改变了预测功能。

是否有一种方法可以将“经mlr调整”的预测功能从当前环境传送到另一个环境？最终，这样的事情（行不通）会帮助我

    predictor <- carrier::crate(
                  function(data){
                        my_predict(data) -> p
                        return(p)},model = model,my_predict(data) = predict(object = model,newdata = data))

解决方法

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