我通过将模型堆叠在一起构建了一个Caret集合模型。
该模型成功运行，我得到了令人鼓舞的结果。
当我尝试使用Lime解释黑匣子预测时，挑战来了。我得到一个错误说“模型类必须有一个model_type方法”
我遇到这种错误的唯一一次是在H20中使用Lime。随后，Lime背后的人发布了支持Lime的H20的更新。
有没有人知道是否有任何工作要包括CaretStack与Lime一起使用？或者知道解决此问题的解决方法。
根据Lime文档，这些是支持的模型
开箱即用，lime支持以下模型对象：
如果您的模型不是上述模型之一，则需要自己实施支持。如果模型具有模仿来自插入符号的predict.train（）的预测接口，则将您的模型包装在as_classifier（）/ as_regressor（）中以获得支持就足够了。
否则，你需要实现一个predict_model（）方法和一个model_type（）方法（如果省略后者，模型应该包含在as_classifier（）/ as_regressor（）中，每次在lime（）中使用时）。
解决您的问题：
对于您的情况，CaretStack有一个模仿predict.train（）的预测界面，因此将模型包装在as_classifier（）或as_regressor（）中就足够了