保存名稱略有不同的檔案

我有以下回圈在 5 個不同的資料集上運行 5 個不同的隨機森林模型（這些資料集在一個串列物件中）：

# Base Loop : Works Fine
results_1 <- list()
results_2 <- list()

for (i in 1:5){
    model_i <- randomForest(class ~  height   weight   salary, data = X[[i]])

    predict_i <- data.frame(predict(model_i , test_set ,type="prob"))
    predict_i$id = 1:nrow(predict_i)
    
    results_1[[i]] <- model_i
    results_2[[i]] <- predict_i 
}

我想使用“model_i.RDS”格式保存每個模型（在“我的檔案”中）。如果這可行，將在“我的檔案”中保存/創建 5 個 RDS 檔案（model_1.RDS、model_2.RDS、model_3.RDS、model_4.RDS、model_5.RDS）。

我認為 R 會自己解決這個問題，因為我已經定義了“索引 i”：

# Method 1: Does Not Work
results_1 <- list()
results_2 <- list()

for (i in 1:5){
    
    
    model_i <- randomForest(class ~  height   weight   salary, data = X[[i]])

    saveRDS(model_i, "model_i.RDS") 
    
    predict_i <- data.frame(predict(model_i , test_set ,type="prob"))
    predict_i$id = 1:nrow(predict_i)
    
    results_1[[i]] <- model_i
    results_2[[i]] <- predict_i
}

但這只是保存一個“RDS”檔案。

然后我嘗試更明確地使用保存命令：

# Method 2: Also Not Working
wd = getwd()

results_1 <- list()
results_2 <- list()

for (i in 1:5){
    model_i <- randomForest(class ~  height   weight   salary, data = X[[i]])
    
    saveRDS(model_i, paste0("wd", paste("model_", i, ".RDS")))
            
    predict_i <- data.frame(predict(model_i , test_set ,type="prob"))
    
    predict_i$id = 1:nrow(predict_i)
    
    results_1[[i]] <- model_i
    results_2[[i]] <- predict_i
}

但這仍然不起作用（正在保存一個檔案而不是 5 個檔案）。

有人可以告訴我如何解決這個問題嗎？

注意：問題的示例資料：

 library(randomForest)
    
    test_set = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
    train_data_1 = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
    train_data_2 = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
    train_data_3 = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
    train_data_4 = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
    train_data_5 = data.frame( class = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)), height = rnorm(100,100,100), weight = rnorm(100,100,100), salary = rnorm(100,100,100)) 
    
# data used in question
 X = list(train_data_1, train_data_2, train_data_3, train_data_4, train_data_5)   

uj5u.com熱心網友回復：

在最后一次嘗試中，OP 使用了paste.，但/作業目錄和檔案名之間沒有 - 使用更安全file.path。此外，wd使用的 was"wd"將按字面意思代替存盤在物件中的值。相反，它可以是paste0(wd, "/model_", i, ".RDS")

results_1 <- vector('list', 5)
results_2 <- vector('list', 5)
for (i in 1:5){
    model_i <- randomForest(class ~  height   weight   salary, data = X[[i]])
    
    saveRDS(model_i, file.path(wd, paste0("model_", i, ".RDS")))
            
    predict_i <- data.frame(predict(model_i , test_set ,type="prob"))
    
    predict_i$id = 1:nrow(predict_i)
    
    results_1[[i]] <- model_i
    results_2[[i]] <- predict_i
}

-輸出

標籤：r 循环

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