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\name{ore.predict-multinom}
\alias{ore.predict-multinom}
\alias{ore.predict,multinom-method}
\title{
Predicciones de Oracle R Enterprise que Utilizan Modelos de \code{\link[nnet]{multinom}}
}
\description{
Método de Oracle R Enterprise para generar predicciones con
  modelos \code{\link[nnet]{multinom}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{multinom}(object, newdata, type = c("class", "probs"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Objeto de modelo \code{\link[nnet]{multinom}}.
}
  \item{newdata}{
Objeto
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Cadena de caracteres que especifica el tipo de predicción que
    realizar; ya sea \code{"class"} o \code{"probs"}.
}
  \item{na.action}{
Manera en que se manejan los valores \code{NA},
    \code{na.omit} o \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argumentos opcionales.
}
}
\value{
Devuelve un objeto de una subclase \code{\link[OREbase:ore-class]{ore}}.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\seealso{
  \code{\link{ore.predict}},
  \code{\link[nnet]{predict.multinom}}.
}
\examples{
library(nnet)
model <- multinom(Species ~ ., data = iris)
IRIS <- ore.push(iris)
IRIS <- cbind(IRIS, ore.predict(model, IRIS, type = "probs"))
head(IRIS)
}
\keyword{models}