在R中使用map()函数将"spread_predictions"应用到数据集时,是否继续识别要素取决于数据集的结构和map()函数的参数设置。
map()函数是purrr包中的一个函数,用于在列表或向量上应用函数。它可以将函数应用于列表的每个元素,并返回结果列表。当应用于数据集时,map()函数通常会将数据集拆分为多个子集,然后将函数应用于每个子集。
如果数据集"spread_predictions"是一个数据框或数据表,map()函数将会将数据集拆分为多个子数据框,并将"spread_predictions"应用于每个子数据框。在这种情况下,map()函数会继续识别数据集的要素,并将它们作为参数传递给"spread_predictions"函数。
如果"spread_predictions"函数需要使用数据集的要素作为输入,那么在使用map()函数时,需要确保数据集的要素在函数定义中有相应的参数。否则,函数可能会出错或产生不正确的结果。
然而,如果"spread_predictions"是一个独立的函数,不依赖于数据集的要素,那么在使用map()函数时,不需要继续识别要素。在这种情况下,map()函数将简单地将"spread_predictions"应用于整个数据集,而不考虑数据集的要素。
总之,是否继续识别要素取决于数据集的结构和函数的定义。在使用map()函数时,需要根据具体情况确定是否需要继续识别要素,并相应地设置函数的参数。
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