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\name{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet.formula}
\alias{ore.predict,nnet.formula-method}
\title{
Oracle R Enterprise - Previsioni mediante i modelli \code{\link[nnet]{nnet}}
}
\description{
Metodo di Oracle R Enterprise per la generazione delle previsioni
  mediante i modelli \code{\link[nnet]{nnet}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{nnet.formula}(object, newdata, type = c("raw", "class"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Oggetto modello \code{\link[nnet]{nnet}}.
}
  \item{newdata}{
Oggetto
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Stringa di caratteri che specifica il tipo di previsione da
    generare, \code{"raw"} o \code{"class"}.
}
  \item{na.action}{
Modalità di gestione dei valori \code{NA},
    \code{na.omit} o \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argomenti facoltativi.
}
}
\value{
Restituisce un oggetto di una classe secondaria \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.nnet}}.
}
\examples{
library(nnet)
model <- nnet(Species ~ ., data = iris, size = 2, rang = 0.1,
              decay = 5e-4, maxit = 200, trace = FALSE)
IRIS <- ore.push(iris)
IRIS <- cbind(IRIS, ore.predict(model, IRIS))
}
\keyword{models}