r - 有没有办法将 lm() 对象 'compress' 用于以后的预测？

Question

有没有办法“压缩”一个 lm 类的对象，以便我可以将它保存到磁盘并稍后加载它以与 predict.lm 一起使用？

我有一个 lm 对象，保存后最终约为 142mb，我很难相信 predict.lm 需要所有原始观测值/拟合值/残差等来进行线性预测。我可以删除信息以使保存的模型更小吗？

我尝试将一些变量(fitted.values、residuals 等)设置为 NA，但似乎对保存的文件大小没有影响。

Answer 1

您可以使用 biglm 来拟合您的模型，biglm 模型对象小于 lm 模型对象。您可以使用 predict.biglm 创建一个函数，您可以将新数据设计矩阵传递给该函数，该矩阵返回预测值。

另一种选择是使用 saveRDS 来保存文件，文件看起来要小一些，因为它们的开销较小，是单个对象，不像 save 可以保存多个对象。

 library(biglm)
 m <- lm(log(Volume)~log(Girth)+log(Height), trees)
 mm <- lm(log(Volume)~log(Girth)+log(Height), trees, model = FALSE, x =FALSE, y = FALSE)
 bm <- biglm(log(Volume)~log(Girth)+log(Height), trees)
 pred <- predict(bm, make.function = TRUE)
 save(m, file = 'm.rdata')
 save(mm, file = 'mm.rdata')
 save(bm, file = 'bm.rdata')
 save(pred, file = 'pred.rdata')
 saveRDS(m, file = 'm.rds')
 saveRDS(mm, file = 'mm.rds')
 saveRDS(bm, file = 'bm.rds')
 saveRDS(pred, file = 'pred.rds')

 file.info(paste(rep(c('m','mm','bm','pred'),each=2) ,c('.rdata','.rds'),sep=''))
#             size isdir mode mtime               ctime               atime               exe
#  m.rdata    2806 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:24:23 2013-03-07 11:29:30  no
#  m.rds      2798 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30  no
#  mm.rdata   2113 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:24:28 2013-03-07 11:29:30  no
#  mm.rds     2102 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30  no
#  bm.rdata    592 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:24:34 2013-03-07 11:29:30  no
#  bm.rds      583 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:29:30  no
#  pred.rdata 1007 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:24:40 2013-03-07 11:29:30  no
#  pred.rds    995 FALSE  666 2013-03-07 11:29:30 2013-03-07 11:27:30 2013-03-07 11:29:30  no