R-Caret - как сохранить модель

Question

Я использую R с пакетом caret для создания прогнозной модели. Я довольно доволен своей моделью и хотел бы сохранить ее для ежедневного запуска.

К сожалению, я очень плохо знаком с R и не знаю, как это сделать.

Не могли бы вы мне помочь? Спасибо!

Вот код, который я использую:

library(caret)
library(e1071)
library(data.table)
library(pracma)

mydata<-read.csv("C:/test1.txt", header=T , sep="\t")
setDT(mydata)

mydata[,mmc:=movavg(mydata$a2,2)]
mydata[,mml:=movavg(mydata$a2,5)]

mydata[, y:=shift(a2, 4, type="lead", fill=mydata$a2[length(mydata$a2)])]

training<-mydata[296:4198,]
testing<-mydata[4199:length(mydata$a2),]

logit.fit<-train(y ~., data=training, type="brnn")
pred<-predict(logit.fit, newdata=testing)

testing[,pred:=pred]
write.csv(testing, "C:/result_machine_learning.csv")

Формат файла INPUT (C: / test1.txt)

a1  b1  b2  a2  c

7277.68 7291.54 7221.00 7240.70 0

7266.55 7276.45 7197.38 7223.64 0

Answer 1

1. Одним из способов сохранения модели является использование saveRDS и readRDS:

logit.fit <- train(y ~., data=training, type="brnn")
saveRDS(logit.fit, "model.rds")

, и после ее запуска вы можете заменить обучение и сохранение чтением из файл:

logit.fit <- readRDS("model.rds")
pred <- predict(logit.fit, newdata=testing)

2. В качестве альтернативы, хотя, менее предпочтительно, вы можете использовать функции save и load:

logit.fit <- train(y ~., data=training, type="brnn")
save(logit.fit, file="model.Rdata")

, а затем загрузить его так:

load("model.RData")
pred <- predict(logit.fit, newdata=testing)

ОБНОВЛЕНИЕ: Из документации каретки:

объекты, созданные функцией train, содержат «оптимизированная» модель в подобъекте finalModel.

Таким образом, вы можете извлечь свою обученную модель следующим образом: logit.fit$finalModel Кроме того, есть изящная функция summary(model), которую вы можете может также оказаться полезным, просто запустите summary(logit.fit) после тренировки вашей модели.