在新的未标记的单一观察值或数据集上使用经过测试的机器学习模型？

Question

在保存新的观察值/数据集后，我如何使用经过训练和测试的算法（例如，机器学习分类器），但我不知道其分类（例如，疾病还是健康），基于用于模型的预测变量训练？ 我使用插入号，但是找不到任何代码行。 非常感谢

Answer 1

在训练和测试了任何机器学习模型之后，您可以将模型另存为.rds文件并命名为

#Save the fitted model as .rds file
saveRDS(model_fit, "model.rds")
my_model <- readRDS("model.rds")

从同一数据集创建新观测值，或者您也可以使用新数据集

new_obs <- iris[100,] #I am using default iris dataset, 100 no sample

对新观测的预测

predicted_new <- predict(my_model, new_obs)
confusionMatrix(reference = new_obs$Species, data = predicted_new)
table(new_obs$Species, predicted_new)