R标记生成的输出与R代码不同

R标记生成的输出与R代码不同,r,environment-variables,r-markdown,pdf-generation,markdown,R,Environment Variables,R Markdown,Pdf Generation,Markdown,我在R的一个项目上工作,并为它创建了一个降价文档(PDF格式)。文档包含与.R文件完全相同的代码;R文件和Rmd文件都在同一目录中 该项目的目的是创建一个预测评级系统。代码会检查一些算法,选择最好的算法,在验证数据集上进行检查,并得到预期结果,非常接近(实际上更低)上一版本算法产生的结果 然而,当这段代码在.Rmd文件中运行时,结果会非常不一致 我尝试了一些推荐的方法: 我用“here”包专门设置了工作目录,并使用save.image()保存当前环境;我已将该文件加载到markdown文档中以加

我在R的一个项目上工作,并为它创建了一个降价文档(PDF格式)。文档包含与.R文件完全相同的代码;R文件和Rmd文件都在同一目录中

该项目的目的是创建一个预测评级系统。代码会检查一些算法,选择最好的算法,在验证数据集上进行检查,并得到预期结果,非常接近(实际上更低)上一版本算法产生的结果

然而,当这段代码在.Rmd文件中运行时,结果会非常不一致

我尝试了一些推荐的方法:

我用“
here
”包专门设置了工作目录,并使用
save.image()
保存当前环境;我已将该文件加载到markdown文档中以加载环境-这不起作用

在使用
knitr::opts_chunk$set(cache=TRUE)
命令之后,我在文件上使用了
rmarkdown::render()
命令来编织文件

当我在这两种语言中运行
str(options())
命令时,得到的输出非常不同。这是目前我唯一能想到的事情

如何使两个文件中的
选项()
相同?在R Studio中有这样的设置吗?我原以为,因为这两个文件都在同一个位置,这不会是一个问题,但我在这里

编辑: 我附上了我的github代码的链接:

它们正在处理数百万行代码,因此需要时间。最后,R文件的输出将具有以下内容(或类似内容:)-请注意,验证集上的最终RMSE值低于所有其他值

|method                                                                         |      RMSE|
|:------------------------------------------------------------------------------|---------:|
|Just the average                                                               | 1.0429393|
|Just Movie Effect Model b_i average                                            | 0.9390297|
|User Affect + Movie Effect Model                                               | 0.8556187|
|Regularized + Movie Effect                                                     | 0.9390291|
|Regularized Movie + User Effect Model                                          | 0.8555519|
|Regularized Movie + User Effect Model + Year Effect Model                      | 0.8552506|
|Regularized Movie + User Effect Model + Year Effect Model + Genre Effect Model | 0.8551794|
|Final Model Tested on Validation Set                                           | 0.8550428|
.Rmd文件的输出不可避免地如下所示-请注意,最后一个RMSE高于前面几个RMSE:

method RMSE
1 Just the average 1.0406546
2 Movie Effect Model 0.9266068
3 User Effect + Movie Effect Model 0.8440959
4 Regularized + Movie Effect 0.9266057
5 Regularized Movie + User Effect Model 0.8440903
6 Regularized Movie + User + Year Effect Model 0.8439340
7 Regularized Movie + User + Year + Genre Effect Model 0.8438856
8 Final Model Tested on Validation Set 0.8451003
如有任何意见,将不胜感激


TIA

请阅读。没有a我们能做的不多。我添加了一些github链接和一些实际的numerican输出。