caret を使用している場合、トレーニング後にモデルを保存し、後で(たとえば、別のセッションで)予測のためにロードするにはどうすればよいですか?
最近のより良い解決策は、saveRDSを使用して保存し、readRDSを使用して読み取ることです。
saveRDS(model, "model.rds")
my_model <- readRDS("model.rds")
これにより、オブジェクトの新しい名前を選択できます(保存時に使用した名前を覚えておく必要はありません)。
正しい構文は次のものを使用することです。
save(model, file="model.Rdata")
その後、load()コマンドを使用してロードできます。
次のコードは、モデルの変数名が 'model'であることを前提としています。
save(model, "model.RData")
これにより、現在の作業ディレクトリにモデルが「model.RData」として保存されます。次のコマンドを実行すると、作業ディレクトリがわかります。
getwd()
再度読み込むには、モデルが作業ディレクトリに保存されていることを確認して、次のコマンドを発行します。
load("model.RData")