有没有办法'压缩'类lm的对象,以便我可以将它保存到磁盘并稍后加载以与predict.lm一起使用？
我有一个lm对象,在保存时最终约为142mb,我很难相信predict.lm需要所有原始观察/拟合值/残差等来进行线性预测.我可以删除信息,以便保存的模型更小吗？
我已经尝试将一些变量(fitting.values,residuals等)设置为NA,但它似乎对保存的文件大小没有影响.
我正在对一个大型数据库进行文本挖掘,以创建指示变量,指示观察的注释字段中某些短语的出现.评论由技术人员输入,因此使用的术语始终保持一致.
但是,在某些情况下,技术人员拼错了一个单词,因此我的grepl()函数没有发现观察中发生的短语(尽管是错误的).理想情况下,我希望能够将短语中的每个单词提交给一个函数,这将返回几个常见的拼写错误或所述单词的拼写错误.这样的R函数是否存在？
有了这个,我可以在注释字段中搜索短语的这些拼写错误的所有可能组合,并将其输出到另一个数据帧.这样,我可以根据具体情况查看每个出现的情况,以确定我感兴趣的现象是否实际上由技术人员描述.
我已经用Google搜索了,但只找到了对R.的实际拼写检查包的引用.我要找的是一个"反向"拼写检查器.由于我所寻找的短语数量相对较少,我实际上可以手工检查拼写错误; 我只是认为将这种能力内置到R包中以便将来进行文本挖掘工作会很不错.
感谢您的时间!