Python 如何在R中保存机器学习模型

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软件包。下面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，是否可以将此模型保存到某个地方，然后再引用它？例如，在python中，我们可以使用pickle包

nbClassifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(featureSets)

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

pickle.dump(nbClassifier, saveNBClassifier)

saveNBClassifier.close()

后来

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

classifier = pickle.load(open_file)

open_file.close()

R中是否可能有类似的功能？

是的，您可以使用：

save（model，file=“model.Rda”）

后来：

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load（“model.Rda”）

如果只想保存单个对象，还可以使用：

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

之后你可以使用

loadedModel <- readRDS(model.rds)

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loadedModel谢谢@tcash21，我可以保存但不能加载。当我以loadedModel=load（“nbModel.Rda”）的形式加载它，然后尝试查看loadedModel时，它显示的是“model”，而不是实际的model。加载模型时，它将为它指定与保存它的对象相同的名称，因此在您的例子中是“model”。加载对象后，您应该能够像平常一样使用它（例如，使用它进行预测），谢谢，但是我仍然需要取消对它的引用吗？如果它总是以“model”或我保存它的任何名称加载，那么执行loadModel=load（“model.Rda”）有意义吗？不，执行
loadModel=load（“model.Rda”）没有意义。正如答案所示，只需执行
加载（“model.Rda”）
是有意义的。如果您想对其进行重命名，则由您决定。完美！正是我想要的：）