Question

我使用了rxNeuralNet并获得了很好的结果。我希望将其保存以备将来使用。

nnOutput <- rxNeuralNet(formula = savedFormula, data = inputData, 
                        type = "regression", acceleration = "sse")

我可以将nnOutput与rxPredict一起使用，并验证我的答案。

rxPredict(nnOutput, data = testSet, outData = tempXDF)

现在我想保存输出，所以我可以在以后重复使用它。（训练时间并不重要。）我似乎无法找到任何这样做的例子。我试过了：

rxDataStep(inData = nnOutput, outFile = tempXDF, overwrite = TRUE)
rxImport(inData = nnOutput, outFile = tempXDF, overwrite = TRUE)
write.csv(nnOutput, file = "c:\\temp\\temp.csv")

有什么建议吗？

Answer 1

rxNeuralNet模型对象只是一个常规的R对象。您可以使用常用的R方法来处理它。

例如，假设您的数据是数据框：

glmMod <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data=dat)
nnMod <- rxNeuralNet(y ~ x1 + x2 + x3, data=dat,
                     type="regression", accel="sse")
save(glmMod, nnMod, file="models.rdata")

下次你开始R：

load("models.rdata")
glmPred <- predict(glmMod, newdat)
nnPred <- rxPredict(nnMod, newdat, outData=NULL)

Answer 2

如果您有SQL Server，则可以使用rxSerializeModel和/或rxWriteObject将模式作为二进制文件保存到SQL。

你也可以使用＆＃34; bog-standard＆＃34; R serialize函数，或save或saveRDS。

如何保存rxNeuralNet（mlModel）的输出以供重用？

2 个答案: