在R中保存分类变量治疗计划

R包

vtreat

提供了一种为分类变量创建“一个热编码器”的简便方法（请参阅上的相关文章）。是否有任何方法保存治疗计划

tplan

对象以供进一步使用（例如，Python中

pickle

的等效机制）

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tplanBase R为此目的提供了常规函数
save（）
和
load（）

下面是一个可复制的示例，使用您链接到的帖子中的代码片段：

library(titanic)
library(vtreat)

data(titanic_train)

outcome <- 'Survived'
target <- 1
shouldBeCategorical <- c('PassengerId', 'Pclass', 'Parch')
for(v in shouldBeCategorical) {
  titanic_train[[v]] <- as.factor(titanic_train[[v]])
}
tooDetailed <- c("Ticket", "Cabin", "Name", "PassengerId")
vars <- setdiff(colnames(titanic_train), c(outcome, tooDetailed))


dTrain <- titanic_train

set.seed(4623762)
tplan <- vtreat::designTreatmentsZ(dTrain, vars, 
                                   minFraction= 0,
                                   verbose=FALSE)


save(tplan, file='tplan.RData')

您将获得
tplan
变量

或者，基本R函数
saveRDS
和
loadRDS
也将执行此任务；它们的用法是完全相似的，而且它们是相同的

library(titanic)
library(vtreat)

data(titanic_train)

outcome <- 'Survived'
target <- 1
shouldBeCategorical <- c('PassengerId', 'Pclass', 'Parch')
for(v in shouldBeCategorical) {
  titanic_train[[v]] <- as.factor(titanic_train[[v]])
}
tooDetailed <- c("Ticket", "Cabin", "Name", "PassengerId")
vars <- setdiff(colnames(titanic_train), c(outcome, tooDetailed))


dTrain <- titanic_train

set.seed(4623762)
tplan <- vtreat::designTreatmentsZ(dTrain, vars, 
                                   minFraction= 0,
                                   verbose=FALSE)


save(tplan, file='tplan.RData')

load('tplan.RData')