r - rpart を使用した mlr 分類トレーニングが完了しない

Question

mlrLDA (「classif.lda」) を使用して数秒でパッケージをトレーニングすることができた分類タスクがあります。ただし、「classif.rpart」を使用してトレーニングすると、トレーニングは終了しませんでした。

さまざまな方法で行う別の設定はありますか?

問題を再現するために必要な場合は、ここに私のトレーニング データを示します。私はそれを簡単に訓練しようとしました

pred.bin.task <- makeClassifTask(id="CountyCrime", data=dftrain, target="count.bins")
train("classif.rpart", pred.bin.task)

Answer 1

一般に、学習者を切り替えるときに設定を変更する必要はありませんmlr。ただし、学習方法が異なれば内部で行われることも異なるため、これが常に機能するというわけではありません。

この特定のケースでは、モデルのトレーニングに時間がかかるように見えるため、完了するまで十分に待たなかった可能性があります。非常に大きなデータ フレームがあります。

データを見ると、 に値の間隔があるようですcount.bins。これは R によって因数として扱われます (つまり、間隔は文字列が完全に一致する場合にのみ同じです)。開始と終了を別々の (数値) 特徴としてエンコードできます。