Question

我有一个防风草模型（来自护林员），大致来自here：

# install.packages("tidymodels")

data(cells, package = "modeldata")

rf_mod <- 
  rand_forest(trees = 100) %>% 
  set_engine("ranger") %>% 
  set_mode("classification")

set.seed(123)
cell_split <- initial_split(cells %>% select(-case), strata = class)

cell_train <- training(cell_split)

rf_fit <- 
  rf_mod %>% 
  fit(class ~ ., data = cell_train)

> class(rf_fit)
[1] "_ranger"   "model_fit"

如何将其保存到磁盘以便以后加载？

我尝试了dput，但出现错误：

dput(rf_fit, file="rf_fit.R")
rf_fit2 <- dget("rf_fit.R")
Error in missing_arg() : could not find function "missing_arg"

是的，model_fit.R文件中有几个missing_arg调用，这似乎是标记丢失的args的某种方式。但是，这只是一条副线。我不需要使用dput，我只想能够保存和加载模型。

Answer 1

尝试使用此选项。使用save()和load()函数可以存储模型，然后再次对其进行修改。这里的代码：

data(cells, package = "modeldata")

rf_mod <- 
  rand_forest(trees = 100) %>% 
  set_engine("ranger") %>% 
  set_mode("classification")

set.seed(123)
cell_split <- initial_split(cells %>% select(-case), strata = class)

cell_train <- training(cell_split)

rf_fit <- 
  rf_mod %>% 
  fit(class ~ ., data = cell_train)

#Export option
save(rf_fit,file='Mymod.RData')
load('Mymod.RData')

另一种选择是使用saveRDS()保存模型，然后使用readRDS()加载模型，但需要在对象中进行分配：

#Export option 2
saveRDS(rf_fit, file = "Mymod.rds")
# Restore the object
rf_fit <- readRDS(file = "Mymod.rds")

Answer 2

如Duck所述，saveRDS()和readRDS()可用于保存/加载任何R对象。 save()和load()也可以用于同一目的。比较这两种方法的在线讨论/博客很多。

如何保存防风草模型拟合（来自护林员）？

2 个答案: