Python R保存朴素贝叶斯用于训练，R相当于蟒蛇泡菜。

我一直在Python上练习数据分析，并一直在寻找用R语言进行数据分析的方法。有了python来训练NB算法，我可以将其保存为pickle并重用以继续训练它，但是我不确定如何使用R来实现这一点。 这就是我目前使用e1071库训练和测试数据集所遵循的步骤。在清理数据之后

convert_count <- function(x) {
  y <- ifelse(x > 0, 1,0)
  y <- factor(y, levels=c(0,1), labels=c("No", "Yes"))
  y
}

trainNB <- apply(dtm.train.nb, 2, convert_count)
testNB <- apply(dtm.test.nb, 2, convert_count)

system.time( classifier <- naiveBayes(trainNB, df.train$class, laplace = 1) )

system.time( pred <- predict(classifier, newdata=testNB) )
table("Predictions"= pred,  "Actual" = df.test$class )

---

convert\u count我在Python中没有使用pickle，但看起来您只是在压缩和保存一个对象，对吗

在这种情况下，我将使用“fst”包中的“write.fst”。它序列化数据帧。要再次访问该对象，必须执行“read.fst”