Я изучаю, как использовать пакет R caret , и мне интересно, почему существует так много функций, которые кодируют выходные данные в виде объектов, которые нельзя напрямую использовать для обучения или регрессии.
Например, для предварительной обработки функции dummyVars возвращают объект класса "dummyVars". И точно так же функция preProcess возвращает объект класса «preProcess». Они не могут использоваться caret::train, и сначала нужно разобраться с stats::predict, например:
caret::dummyVars(Y ~ ., data = mydata) %>%
stats::predict(newdata = mydata)
Есть ли причина для этого? Почему? Каковы преимущества?