使用jsonlite序列化mgcv gam模型时出错

Question

我想以健壮的方式“序列化”具有jsonlite的mgcv gam模型，以便以后与rpy2一起使用。

（（我的意思是鲁棒的：当使用python时，我认为Pickle并不鲁棒，因为在每次Python更新之后，序列化管道都会中断。这就是为什么我更喜欢将json格式与jsonlite一起使用，在我看来，它更鲁棒（但我可能错了。）

jsonlite与RJSONIO相比做得很好：除了名为Environnement的子变量之外，mgcv模型的每个细节都已正确序列化：

inspection of the initial model b

inspection of the deserialized model new_b

您可以在前面的两个图像中看到：环境：名称空间：状态变为环境：R_GlobalEnv

我不确定该如何处理。欢迎每一个建议。

这是最小的可复制示例：

> library(mgcv)
> n = 40
> x <- 1:n/n  # data between [0, 1]
> x2 <- 1:n/n  # data between [0, 1]
> x3 <- 1:n/n  # data between [0, 1]
> mu <- exp(-400*(x-.6)^2)+5*exp(-500*(x-.75)^2)/3+2*exp(-500*(x-.9)^2)
> y <- mu+0.5*rnorm(n)
> b <- gam(y~s(x)+te(x2, x3))
> 
> library(jsonlite)
> json_str = serializeJSON(b)
> new_b = unserializeJSON(json_str)
> mat     <- predict.gam(b    , type = "terms")
> new_mat <- predict.gam(new_b, type = "terms")
Error in if (object$by != "NA") { : 
  valeur manquante là où TRUE / FALSE est requis
> 

Answer 1

[jsonlite中存在问题：“ AN”被序列化为AN

快速修复：

new_b$smooth[[2]]$by = "AN"
new_b$smooth[[1]]$by = "AN"
new_mat <- predict.gam(new_b, type = "terms")