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\name{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet.formula}
\alias{ore.predict,nnet.formula-method}
\title{
\code{\link[nnet]{nnet}} 모델을 사용한 Oracle R Enterprise 예측
}
\description{
\code{\link[nnet]{nnet}} 모델을 사용하여 예측을 생성하기 위한 Oracle R Enterprise
  메소드입니다.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{nnet.formula}(object, newdata, type = c("raw", "class"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
\code{\link[nnet]{nnet}} 모델 객체입니다.
}
  \item{newdata}{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}
    객체입니다.
}
  \item{type}{
수행할 예측 유형을 지정하는 문자열로,
    \code{"raw"} 또는 \code{"class"}입니다.
}
  \item{na.action}{
\code{NA} 값이 처리되는 방식으로,
    \code{na.omit} 또는 \code{na.pass}입니다.
}
  \item{\dots}{
선택적 인수입니다.
}
}
\value{
\code{\link[OREbase:ore-class]{ore}} 하위 클래스의 객체를 반환합니다.
}
\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}