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如何将 R 模型存储为文本？

     2023-05-07     204

关键词：

【中文标题】如何将 R 模型存储为文本？【英文标题】：How to store an R model as text? 【发布时间】：2014-02-25 08:36:28 【问题描述】：

找到了一个类似的问题here，但是不全。

我的问题分为两部分：

    我想将 R lm() 对象的“精简”版本作为文本存储在 DBMS 中。 我希望能够从我保存的文本对象中生成预测。

我所说的“苗条”是指预测（）函数不会失败的数据量恰到好处。我想存储模型，因为学习有时需要很多时间，例如：

lmFull <- lm(Volume~Girth+Height,data=trees)
lmSlim <- lmFull
lmSlim$fitted.values <- lmSlim$qr$qr <- lmSlim$residuals <- lmSlim$model <- lmSlim$effects <- NULL
pred1 <- predict(lmFull,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
pred2 <- predict(lmSlim,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
identical(pred1,pred2)
[1] True

我将 lmSlim 对象存储为文本并对其进行解析：

lmTxt <- deparse(lmSlim)
lmTxt <- paste0(lmTxt,collapse="")

将其存储在数据库中很容易，但是当我想再次重用它时：

lmRst <- eval(parse(text=lmTxt))
class(lmRst)
[1] "lm"
predict(lmRst,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Volume' not found

有什么建议吗？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

我已经解决了这个问题，可能是一个解决方法，但它有效：

# learning and reducing the size of output
lmFull <- lm(Volume~Girth+Height,data=trees)
lmSlim <- lmFull
lmSlim$fitted.values <- lmSlim$qr$qr <- lmSlim$residuals <- lmSlim$model <- lmSlim$effects <- NULL
pred1 <- predict(lmFull,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
pred2 <- predict(lmSlim,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
identical(pred1,pred2)
[1] TRUE

# deparse and collapse into a string
lmTxt <- deparse(lmSlim)
lmTxt <- paste0(lmTxt,collapse="")

# re-parsing
lmParsed <- eval(parse(text=lmTxt))
lmParsed$call <- lmFull$call
lmParsed$terms <- lmFull$terms
lmParsed
pred3 <- predict(lmParsed,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))
identical(pred1,pred3)
[1] FALSE

但是……

sum(abs(pred1 - pred3))
[1] 1.634248e-13
as.numeric(object.size(lmParsed) / object.size(lmFull))
[1] 0.3449477

所以我可以忍受它。

【讨论】：

【参考方案2】：

不要将其存储为文本。试试这个：

lmFull <- lm(Volume~Girth+Height,data=trees)
lmSlim <- lmFull
lmSlim$residuals <- NULL
lmSlim$effects <- NULL
lmSlim$fitted.values <- NULL
lmSlim$model <- NULL
lmSlim$qr$qr <- NULL
predict(lmSlim)
#works
predict(lmSlim, newdata=data.frame(Girth=30, Height=20))
#works

object.size(lmFull)
#22960 bytes
object.size(lmSlim)
#7920 bytes

【讨论】：

请仔细阅读问题，我需要在数据库中存储为文本。我知道如何将对象分配给变量，这不是问题。我需要一种编写“一些文本”的方法，当我解析它时，它将是我可以预测的模型的精简版本。 嗯，原则上，对于预测，您只需要系数和模型公式。因此，您可以编写自己的 predict 函数。 感谢@Roland，我同意，但我编写自己的预测函数不会适用于其他类型的拟合函数，2 永远不会像 R 内置函数那样高效。你不同意吗？【参考方案3】：

试试这个：

lmTxt <- dput(lmSlim)
lmRst <- eval(lmTxt)
predict(lmRst,newdata=data.frame(Girth=c(1,2,3),Height=c(2,3,4)))

编辑：正如 cmets 中所指出的，dput 不返回字符串。所以这里有另一种选择：

save(lmSlim, file='data.txt', ascii=T)

文件的内容是ascii，因此应该可以将它们写入数据库。要稍后重新加载，只需使用load 命令：

load('data.txt')

【讨论】：

谢谢。但是， dput() 与它获得的对象具有相同的类。我需要将它保存为字符。 对，对不起！我用另一个选项编辑了答案，请参见上文。 dput 确实产生了 lm 对象的文本表示。使用 tmpfile

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