使用 jsonlite 序列化 mgcv gam model 时出错

Question

我想以一种稳健的方式“序列化”一个带有 jsonlite 的 mgcv gam model，以便稍后在 rpy2 中使用它。

（我所说的健壮的意思是：使用 python 时，我认为 Pickle 并不健壮，因为在每次 Python 更新之后，序列化管道就会中断。这就是为什么我更喜欢使用 Z466DEEC76ECDF5FCA6D38571F6324D54 格式的原因我可能错了）。）

jsonlite 与 RJSONIO 相比做得非常好：mgcv model 的每个细节都被正确序列化，除了一个名为 Environnement 的子变量：

检查初始 model b

检查反序列化的 model new_b

您可以在前两个图像中看到： Environnement: namespace:stats变为Environnement: R_GlobalEnv

我不知道如何处理。 欢迎每一个建议。

这是一个最小的可重现示例：

> 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：“NA”被序列化为 NA。 （问题不是由不断变化的环境变量引起的）

快速解决：

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