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\name{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet}
\alias{ore.predict-nnet.formula}
\alias{ore.predict,nnet.formula-method}
\title{
Previsões do Oracle R Enterprise Usando Modelos \code{\link[nnet]{nnet}}
}
\description{
O método Oracle R Enterprise para gerar previsões usando
  modelos \code{\link[nnet]{nnet}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{nnet.formula}(object, newdata, type = c("raw", "class"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Um objeto do modelo \code{\link[nnet]{nnet}}.
}
  \item{newdata}{
Um objeto 
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Uma string de caracteres que especifica o tipo de previsão a ser
    feita; \code{"raw"} ou \code{"class"}.
}
  \item{na.action}{
A maneira com que valores \code{NA} são tratados, 
    \code{na.omit} ou \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argumentos opcionais.
}
}
\value{
Retorna um objeto de uma subclasse \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}