S3和课程顺序

Question

我一直很难理解有关如何调用 S3 方法的文档，而这一次它又让我烦恼了。

对于提出多个问题，我首先表示歉意，但它们都是密切相关的。在一组复杂函数的核心深处，我创建了许多 glmnet 拟合，特别是逻辑拟合。现在，glmnet 文档指定其返回值具有类“glmnet”和（对于逻辑回归）“lognet”。事实上，这些都是按照这个顺序指定的。

但是，查看 glmnet 实现的末尾，即在调用（内部函数）lognet 之后，设置了 fit 的类> 到“lognet”，我在返回（变量 fit）之前看到这行代码：

class(fit) = c(class(fit), "glmnet")

由此，我得出结论，类的顺序实际上是“lognet”，“ GLM网”。

不幸的是，我的配合（就像文档所建议的那样）：

> class(myfit)
[1] "glmnet" "lognet"

问题在于为其调度 S3 方法的方式，特别是预测。这是 predict.lognet 的代码：

function (object, newx, s = NULL, type = c("link", "response", 
    "coefficients", "class", "nonzero"), exact = FALSE, offset, 
    ...) 
{
    type = match.arg(type)
    nfit = NextMethod("predict") #<- supposed to call predict.glmnet, I think
    switch(type, response = {
        pp = exp(-nfit)
        1/(1 + pp)
    }, class = ifelse(nfit > 0, 2, 1), nfit)
}

我添加了一条注释来解释我的推理。现在，当我使用新的数据矩阵 mydata 和 type="response" 对此 myfit 进行预测时，如下所示：

predict(myfit, newx=mydata, type="response")

，我不这样做，因为根据文档，获取预测概率，但是线性组合，这正是立即调用 predict.glmnet 的结果。

我尝试颠倒类的顺序，如下所示：

orgclass<-class(myfit)
class(myfit)<-rev(orgclass)

然后再次进行预测调用：你瞧：它有效！我确实得到了概率。

那么，这里有一些问题：

1. 我“了解到”这一点是否正确？ S3方法按顺序调度 班级的外观？
2. 我假设代码正确吗 glmnet会导致错误的顺序 为了正确调度 预测？
3. 在我的代码中没有什么 操纵类 据我所知，明确地/明显地。 什么可能导致订单 改变？

为了完整起见：这里有一些示例代码可以使用（就像我现在自己做的那样）：

library(glmnet)
y<-factor(sample(2, 100, replace=TRUE))
xs<-matrix(runif(100), ncol=1)
colnames(xs)<-"x"
myfit<-glmnet(xs, y, family="binomial")
mydata<-matrix(runif(10), ncol=1)
colnames(mydata)<-"x"
class(myfit)
predict(myfit, newx=mydata, type="response")
class(myfit)<-rev(class(myfit))
class(myfit)
predict(myfit, newx=mydata, type="response")
class(myfit)<-rev(class(myfit))#set it back
class(myfit)

根据生成的数据，差异或多或少是明显的（在我的真实数据集中，我注意到所谓的概率中存在负值） ，这就是我发现问题的方式），但您确实应该看到差异。

感谢您的任何意见。

编辑：

我刚刚发现了可怕的事实：任一顺序在 glmnet 1.5.2 中都有效（它存在于我运行实际代码的服务器上，导致与类顺序相反），但 1.6 版本的代码要求顺序为“lognet”、“glmnet”。我还没有检查 1.7 中发生了什么。

感谢@Aaron 提醒我信息学的基础知识（除了“如果一切都失败，请重新启动”：“检查您的版本”）。我错误地认为统计学习之神的软件包将受到保护，免受此类错误的影响），并感谢 @Gavin 确认我对 S3 工作原理的重建。

Answer 1

是的，调度的顺序就是类在类属性中列出的顺序。在简单的日常情况下，是的，第一个声明的类是方法分派首先选择的类，并且只有当它无法找到该类的方法（或调用 NextMethod）时才会它会转到第二类，或者搜索 default 方法失败。

不，我不认为你是对的，代码中类的顺序是错误的。该文档似乎有误。其目的显然是首先调用 predict.lognet()，使用主力 predict.glmnet() 对安装的所有类型的套索/弹性网络模型进行基本计算通过glmnet，最后对这些一般预测进行一些后处理。 predict.glmnet() 不是从 glmnet 命名空间导出的，而其他方法则可能也能说明问题。

我不确定您为什么认为此输出：

predict(myfit, newx=mydata, type="response")

是错误的？我得到一个 10 行 21 列的矩阵，其中的列与仅截距模型预测以及 20 个 lambda 值的预测相关，在该值下计算了沿套索/弹性网络路径的模型系数。这些似乎不是线性组合，而是您要求的响应尺度之一。

课程顺序没有改变。我认为您误解了代码应该如何工作。文档中存在错误，因为其中的顺序说明错误。但代码正在按照我的想法工作。