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R語(yǔ)言之.rdata文件保存及加載的操作方法

更新時(shí)間：2025年04月21日 09:59:09 作者：jerry201108

在 R 中,.rdata 文件是通過(guò) save() 函數(shù)創(chuàng)建的,本文給大家介紹R語(yǔ)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

1.創(chuàng)建并保存對(duì)象到.rdata

假設(shè)有一個(gè)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(gè) .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(gè)簡(jiǎn)單模型
set.seed(123) # 設(shè)置隨機(jī)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(gè)線性回歸模型。
使用 save() 函數(shù)將模型對(duì)象（model）保存到 models/tidymodels_iris.rdata 文件中。

2.保存多個(gè)對(duì)象到同一個(gè).rdata 文件

# 創(chuàng)建一些額外的對(duì)象
predictions <- model %>% predict(new_data = iris)
metrics <- metrics(truth = iris$Sepal.Length, estimate = predictions$.pred)
# 將模型、預(yù)測(cè)值和評(píng)估指標(biāo)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(gè)對(duì)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(duì)象
ls()
# 檢查某個(gè)對(duì)象的具體內(nèi)容
summary(model)
head(predictions)
print(metrics)

4.注意事項(xiàng)

路徑問(wèn)題：確保保存和加載文件時(shí)的路徑是正確的。如果路徑不正確，R 可能無(wú)法找到文件。
對(duì)象命名：保存到 .rdata 文件中的對(duì)象名稱會(huì)被保留。因此，在加載文件后，可以直接通過(guò)名稱訪問(wèn)這些對(duì)象。
版本兼容性：.rdata 文件是二進(jìn)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(yǔ)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(yǔ)言.rdata文件保存內(nèi)容請(qǐng)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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