У меня есть приложение, которое может рассчитывать некоторые определенные модели (скажем, lm модель). Приложение размещено на сервере. Теперь я хотел бы добавить функциональность, чтобы пользователь мог определить «на стороне» любую модель (arima или любую, определенную пользователем), добавить ее в приложение и затем рассчитать оценки, используя эту модель.
Лучшее решение было бы, если бы пользователь мог определить модель на собственном экземпляре R, экспортировать ее в файл и импортировать через интерфейс на сервере. Лучшее решение для меня, потому что пользователь не должен иметь никаких разрешений на сервер.
Я думал о том, чтобы сохранить определение модели в виде файла RDS и затем импортировать его в приложение. Однако, если модель сохраняется с помощью:
modelTest <- glm(y ~ x, data = df)
saveRDS(modelTest, file = "modelTest.rds")
А затем после импорта:
modelTest2 <- readRDS("modelTest.rds")
df2$prediction <- predict(modelTest2, newdata=df2)
В приведенном выше примере весь объект glm сохраняется. Это означает, что предсказанные значения также сохраняются, поэтому файл может быть большим, если сохранено много предсказанных значений. Можно ли использовать другой метод и сохранить модель только с определением модели без данных?