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R語言之.rdata文件保存及加載的操作方法

 更新時間：2025年04月21日 09:59:09   作者：jerry201108  
在 R 中,.rdata 文件是通過 save() 函數(shù)創(chuàng)建的,本文給大家介紹R語言之.rdata文件保存及加載的操作方法,感興趣的朋友一起看看吧

在 R 中，.rdata 文件是通過 save() 函數(shù)創(chuàng)建的。

  • 使用 save() 函數(shù)可以將一個或多個 R 對象保存到 .rdata 文件中。
  • 使用 load() 函數(shù)可以將 .rdata 文件中的對象恢復(fù)到當前工作環(huán)境中。

1.創(chuàng)建并保存對象到.rdata

假設(shè)有一個基于 iris 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的線性回歸模型，并希望將其保存到一個 .rdata 文件中：

# 加載必要的包
library(tidymodels)
# 使用 iris 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個簡單模型
set.seed(123) # 設(shè)置隨機種子以確保結(jié)果可重復(fù)
model <- linear_reg() %>%
  set_engine("lm") %>%
  fit(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris)
# 查看模型摘要
summary(model)
# 將模型保存為 .rdata 文件
save(model, file = "models/tidymodels_iris.rdata")
  • 使用 tidymodels 包中的 linear_reg() 函數(shù)訓(xùn)練了一個線性回歸模型。
  • 使用 save() 函數(shù)將模型對象（model）保存到 models/tidymodels_iris.rdata 文件中。

2.保存多個對象到同一個.rdata 文件

# 創(chuàng)建一些額外的對象
predictions <- model %>% predict(new_data = iris)
metrics <- metrics(truth = iris$Sepal.Length, estimate = predictions$.pred)
# 將模型、預(yù)測值和評估指標一起保存
save(model, predictions, metrics, file = "models/tidymodels_iris.rdata")

models/tidymodels_iris.rdata 文件中將包含三個對象：model、predictions 和 metrics。

3.加載并檢查保存的內(nèi)容

# 加載 .rdata 文件
load("models/tidymodels_iris.rdata")
# 查看工作環(huán)境中的對象
ls()
# 檢查某個對象的具體內(nèi)容
summary(model)
head(predictions)
print(metrics)

4.注意事項

  • 路徑問題：確保保存和加載文件時的路徑是正確的。如果路徑不正確，R 可能無法找到文件。
  • 對象命名：保存到 .rdata 文件中的對象名稱會被保留。因此，在加載文件后，可以直接通過名稱訪問這些對象。
  • 版本兼容性：.rdata 文件是二進制格式，可能依賴于 R 的版本和操作系統(tǒng)。盡量在同一環(huán)境中保存和加載文件。

到此這篇關(guān)于R語言之.rdata文件保存及加載的操作方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言.rdata文件保存內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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