在R中使用map()到"spread_predictions“时，是否继续识别要素？

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。