r - 如何在 R 中保存机器学习模型

Question

我正在使用 R 创建一些基本的机器学习模型。我使用 klar、caret 和 e1071 包。这是生成我的模型的代码

library(e1071)
library(klaR)
library(caret)



x = iris[,-5]

y = iris$Species

model = train(x,y,'nb',trControl = trainControl(method='cv',number=10))

我想知道，是否可以将这个模型保存在某个地方并在以后引用它？比如在python中我们可以使用pickle包来做

nbClassifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(featureSets)

saveNBClassifier = open("abtNBClassifier.pickle","wb")

pickle.dump(nbClassifier, saveNBClassifier)

saveNBClassifier.close()

以后

open_file = open("abtNBClassifier.pickle", "rb")

classifier = pickle.load(open_file)

open_file.close()

在 R 中有类似的东西吗？

Answer 1

如果只想保存单个对象，也可以使用:

saveRDS(model, file = "model.rds")

之后你可以使用

loadedModel <- readRDS(model.rds)

ReadRDS() 不会加载您保存时命名的对象，但可以用新名称加载。

有关 save() 和 saveRDS() 之间区别的更多信息，请参阅此 link