
Pessoal estou com uma dúvida quanto o pacote randomForest do R. Usei a função randomForest para modelar o meu conjunto de dados. Como irei aplicar o modelo já treinado para meu conjunto teste, salvei como .rda. Na próxima etapa iria subir o treino (.rda) para rodar o banco de dados independente. Porém, a forma como salvei está dando erro quando aplico a função predict. É como se o load ou a extensão .rda não conservasse o formato do banco de dados. E o erro é que o objeto "model" deveria ser um randomForest e ele fica como "character". Eu sei que eu poderia usar o que foi salvo na memoria do R, o modelCT, esse se usar no predict não daria erro. Mas para cada novo conjunto de dados independente, não gostaria de ficar treinando a todo o momento, gostaria de passar somente os parâmetros já treinados. Como um código executável para exemplificar o problema usei o da Iris. library(randomForest) modelCT <- randomForest::randomForest(Sepal.Length ~ ., data = iris, importance = TRUE) # modelagem com randomForest str(modelCT) save(modelCT, file = "model.rda") # salvei como rda model = load("model.rda") # Faço a chamada do arquivo treinado .rda str(model) predValid <- randomForest::predict(model, iris, type = "class") # o banco de dados deveria ser independente, mas aqui é somente para mostrar o erro do formato como está o model predValid <- predict(model, iris, type = "class")