Я новичок в R studio. Интересно, как сохранить результат регрессии. Например, я использую регрессию опорных векторов для анализа, для одной модели всегда требовалось несколько часов, я не хочу просто сохранять «R-код», но также и каждую переменную, набор данных, результат регрессии. Спасибо!
2 ответа
save.image(file="mysession.RData") сохранит все объекты в вашем текущем рабочем пространстве в файл (который можно прочитать обратно в R через load("mysession.RData")). Возможно, будет лучше использовать save() или saveRDS() для сохранения конкретного объекта (ов), который вас интересует, и исключить любой временный мусор, созданный вами во время анализа.
Один из вариантов - использовать функцию save.model в пакете maxent:
install.packages("maxent")
library(maxent)
x <- seq(1,10,1)
y <- rnorm(10)
fit <- lm(y ~ x)
> summary(fit)
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.0170 -0.3886 0.1401 0.5988 0.8532
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.1555 0.6297 -1.835 0.1038
x 0.2665 0.1015 2.626 0.0304 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.9218 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.463, Adjusted R-squared: 0.3959
F-statistic: 6.897 on 1 and 8 DF, p-value: 0.03035
Вы можете сохранить свою полную регрессионную модель следующим образом:
> save.model(fit,"myfit")
Затем вы можете снова загрузить модель позже:
> newfit <- load.model("myfit")
> summary(newfit)
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.0170 -0.3886 0.1401 0.5988 0.8532
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.1555 0.6297 -1.835 0.1038
x 0.2665 0.1015 2.626 0.0304 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.9218 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.463, Adjusted R-squared: 0.3959
F-statistic: 6.897 on 1 and 8 DF, p-value: 0.03035
Похожие вопросы
Новые вопросы
r
R - это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом и программная среда для статистических вычислений, биоинформатики, визуализации и общих вычислений. Пожалуйста, предоставьте минимальные и воспроизводимые примеры вместе с желаемым результатом. Используйте dput () для данных и укажите все небазовые пакеты с вызовами library (). Не вставляйте изображения для данных или кода, вместо этого используйте блоки кода с отступом. По вопросам, связанным со статистикой, используйте https://stats.stackexchange.com.
En Español