读取多个rds模型并在lapply中使用预测函数？

Question

在读取所有模型后，我将一堆模型保存为.rds，我在测试数据的循环中使用预测函数，显示预测方法的错误，但使用单个模型正在工作。 （模型使用mlr包构建）

我从一个文件夹中读取所有模型并在测试数据上使用lapply，

files = list.files(path = 'C:/rf_models', pattern = '\\.rds$', full.names = TRUE)
read_models <- do.call("rbind", lapply(files, readRDS))
print(lapply(read_models, function (x) predict(x, newdata = as.data.frame(test_data))))

它显示在Error下面并在控制台中打开Browse [1]>

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('FilterWrapper', 'BaseWrapper', 'Learner')"
Called from: predict(x, newdata = as.data.frame(test_data))
Browse[1]>

即使我用于循环

for (i in 1:80){
  pred_models <- predict(read_models[[i]], newdata = as.data.frame(test_data))
}

也表明

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('FilterWrapper', 'BaseWrapper', 'Learner')"

所有在我已加载mlr库的R脚本中完成

如果我单独阅读模型，它是有效的

model <- readRDS("C:/rf_models/rf_models_31.rds")
prediction <- predict(model, newdata = as.data.frame(test_data))
prediction
Prediction: 1 observations
predict.type: prob
threshold: 0=0.50,1=0.50
time: 0.03
  truth prob.0 prob.1 response
1     0   0.12   0.88        1

我希望pred_models能够存储所有预测。

Answer 1

只使用它工作的文件名加载

files = list.files(path = 'C:/rf_models', pattern = '.rds$', full.names = TRUE)
for (i in 1:80){
  model <- readRDS(files[i])
  prediction <- predict(model, newdata = as.data.frame(test_data))
  print(prediction)
}