我正在从事一个项目，我有很多分析师在 R 中创建统计模型。他们通常为我提供模型对象（.Rdata 文件），我会自动为各种数据集执行它们。
我的问题是：
我可以使用数据库并将这些 .RData 文件保存在那里吗？关于这样做的任何提示？ （我目前将 .Rdata 文件存储到磁盘并使用数据库存储位置信息）
我从其他分析师那里得到了很多 R 脚本，他们在创建模型之前已经对数据进行了一些预处理。有没有人有使用 PMML 使这个过程在没有人工干预的情况下可重复的经验？ PMML 将预处理步骤、建模步骤存储为标记标签，并将在新数据集上重复相同的操作。
感谢您的建议和反馈。
-苛刻
【问题讨论】：
正如其他人所提到的，是的，您可以将模型的输出作为文本存储在数据库中。不过，我不相信这会对你很有用。
如果您希望能够在以后重新创建这些模型，那么您需要存储创建模型的输入数据集和代码，而不是输出。
当然，您也可以存储模型输出，在这种情况下，您需要考虑其在数据库中的格式。如果您希望能够找到特定的模型结果并对其进行过滤或排序，那么将它们添加到具有某种结构（和一些元数据）的数据库中会容易得多。
例如，您可能想要检索所有具有显着性别反应的模型。在这种情况下，您需要将该信息作为单独的字段添加到数据库中，而不必搜索 ascii 块。添加其他信息（例如模型创建者和创建日期）也将对您以后有所帮助。
【讨论】：
请注意，一个 .RData 文件可以包含许多 R 对象，因此您需要决定如何处理它。如果您附加 .RData 文件，您可以使用带有 pos 参数的 ls() 获取其中的对象：
> attach("three.RData")
> ls(pos=2)
[1] "x" "y" "z"
然后您可以遍历它们，从位置按名称获取（）它们，并将它们序列化为列表（p 是我的列表索引）
> s=list()
> p=1
> for(obn in obnames){
+ s[[p]] = serialize(get(obn,pos=2),NULL,ascii=TRUE)
+ p=p+1
+ }
现在您必须将 s 的元素喷射到您的数据库中，可能是在名称（某种字符）和值（我猜是序列化数据，BLOB 或 varchar）的表中。
【讨论】：
是的，这可以使用例如通过RMySQL 和DBI 包链接到R 的MySQL，或者通过RODBC 或RJDBC 包。我不是 100% 确定它们是否都支持 blob，但在最坏的情况下，您可以使用 ascii 表示并将它们放在文本字段中。
诀窍是使用函数serialize()
> x <- rnorm(100)
> y <- 5*x+4+rnorm(100,0,0.3)
> tt <- lm(y~x)
> obj <- serialize(tt,NULL,ascii=T)
现在您可以在数据库中存储或检索 obj。它实际上只不过是一个 ascii（或二进制）代码的向量。 ascii=F 给你一个二进制表示。检索后，您使用：
> unserialize(obj)
Call:
lm(formula = y ~ x)
Coefficients:
(Intercept) x
4.033 4.992
编辑：关于 pmml，CRAN 上有一个 pmml 包。也许那个人会把你带到某个地方？
【讨论】：