Predicted classification with a lacs model

Usage

predict(object, ...)

# S3 method for class 'lacs'
predict(object, ..., abstracts, type = "class", plus = TRUE)

Arguments

object: An object of lacs class to predict the text classification
...: additional arguments
abstracts: An object of class abstracts. Is a data.frame with abstracts
type: The type of the predicted response given a lacs model. Could be the class (Binary output) or the probability given the plus model inside the lacs object
plus: If TRUE use the cutoff threshold to predict the class from the plus object. If FALSE use the cv.glmnet object without cutoff threshold.

Value

A vector of response. If the type is set as class returns a logical vector. If the type is response return a vector of probabilities.

Examples

model <- lacs(lacsSample[1:200, ])
lacsSample <- get_abstracts(lacsSample)
predict(model, abstracts = lacsSample )
#>   [1] FALSE FALSE FALSE TRUE  FALSE FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE TRUE 
#>  [13] FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE  FALSE TRUE 
#>  [25] FALSE FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#>  [37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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#>  [61] FALSE FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE 
#>  [73] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE
#>  [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE  FALSE
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#> [589] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#> Levels: FALSE TRUE
predict(model, abstracts = lacsSample,  plus = FALSE )
#>   [1] 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#>  [38] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
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#> [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
#> [149] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
#> [186] 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> [223] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
#> [260] 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> [297] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> [334] 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> [371] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
#> [408] 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0
#> [445] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> [482] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1
#> [519] 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1
#> [556] 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> [593] 1 0 0 0 0 0 0 0
predict(model, abstracts = lacsSample, type = "response")
#>       lambda.min
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