在 R 中保存没有拟合值的模型

【问题标题】：Save model without fitted values in R在 R 中保存没有拟合值的模型
【发布时间】：2017-08-18 12:04:15
【问题描述】：

假设我有一个像这样的线性回归模型

a <- rnorm(100)
b <- rnorm(100)
fit <- lm(a ~ b)

拟合对象是一个列表，其中包含系数、数据和拟合值等等。但是，如果我想预测看不见的数据，我只需要模型本身，所以基本上是系数。在示例中，这真的无关紧要，但我实际上有（不必要地）数百 MB 大的模型。

如何只保留真正需要的东西来预测看不见的数据？

...仍然可以使用predict()

【问题讨论】：

标签： r model prediction

【解决方案1】：

你是对的，这个列表的某些元素可以被 NULL 替换。这不应该影响预测，因此可以正确使用。您只需确保预测中不需要这些元素。

例如，您可以这样做：

fit$data <- NULL
fit$y <- NULL
fit$linear.predictors <- NULL
fit$weights <- NULL
fit$fitted.values <- NULL
fit$model <- NULL
fit$prior.weights <- NULL
fit$residuals <- NULL
fit$effects <- NULL

此链接提供了更多详细信息。 http://blog.yhat.com/posts/reducing-your-r-memory-footprint-by-7000x.html

【讨论】：

暂时没试过，但似乎是合理的。不过，这只是笨拙的。我真的认为会有一些内置函数可以为所有可能的模型执行此操作。