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caretパッケージの R 教科書である Applied Predictive Modeling の著者による演習を完了しています。train関数をメソッドM5Pまたはで動作させることができませんM5Rules。

コードは手動で正常に実行されます。

data("permeability")
trainIndex <- createDataPartition(permeability[, 1], p = 0.75, 
                              list = FALSE)
fingerNZV <- nearZeroVar(fingerprints, saveMetrics = TRUE)
trainY <- permeability[trainIndex, 1]
testY <- permeability[-trainIndex, 1]
trainX <- fingerprints[trainIndex, !fingerNZV$nzv]
testX <- fingerprints[-trainIndex, !fingerNZV$nzv]
indx <- createFolds(trainY, k = 10, returnTrain = TRUE)
ctrl <- trainControl('cv', index = indx)

m5Tuner <- t(as.matrix(expand.grid(
  N = c(1, 0),
  U = c(1, 0),
  M = floor(seq(4, 15, length.out = 3))
)))
startTime <- Sys.time()
m5Tune <- foreach(tuner = m5Tuner) %do% {
  m5ctrl <- Weka_control(M = tuner[3],
                       N = tuner[1] == 1,
                       U = tuner[2] == 1)
  mods <- lapply(ctrl$index,function(fold) {
    d <- cbind(data.frame(permeability = trainY[fold]),
               trainX[fold, ])
    mod <- M5P(permeability ~ ., d, control = m5ctrl)
    rmse <- RMSE(predict(mod, as.data.frame(trainX[-fold, ])), 
                 trainY[-fold])
    list(model = mod, rmse = rmse)
  })
  mean_rmse <- mean(sapply(mods, '[[', 'rmse'))
  list(models = mods, mean_rmse = mean_rmse)
}
endTime <- Sys.time()
endTime - startTime
# Time difference of 59.17742 secs

同じデータとコントロール (「ルール」を「M」に交換 - M を調整パラメーターとして指定できないのはなぜですか? ) は終了しません。

m5Tuner <- expand.grid(
  pruned = c("Yes", "No"),
  smoothed = c("Yes", "No"),
  rules = c("Yes", "No")
)
m5Tune <- train(trainX, trainY,
                method = 'M5',
                trControl = ctrl,
                tuneGrid = m5Tuner,
                control = Weka_control(M = 10))

本の例も終了しません。

library(caret)
data(solubility)
set.seed(100)
indx <- createFolds(solTrainY, returnTrain = TRUE)
ctrl <- trainControl(method = "cv", index = indx)

set.seed(100)
m5Tune <- train(x = solTrainXtrans, y = solTrainY,
                method = "M5",
                trControl = ctrl,
                control = Weka_control(M = 10))

これは、少なくとも私にとっては、RWeka で並列バックエンドを使用する際の問題かもしれません。上記の私の例は、 では終わりません%dopar%。

各例の前に実行sudo R CMD javareconfし、Rstudio を再起動しました。

sessionInfo()
R version 3.3.0 (2016-05-03)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Arch Linux

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8          LC_NUMERIC=C                 
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8           LC_COLLATE=en_US.UTF-8       
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8       LC_MESSAGES=en_US.UTF-8      
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8          LC_NAME=en_US.UTF-8          
 [9] LC_ADDRESS=en_US.UTF-8        LC_TELEPHONE=en_US.UTF-8     
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8    LC_IDENTIFICATION=en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods  
[7] base     

other attached packages:
[1] APMBook_0.0.0.9000              RWeka_0.4-27                   
[3] caret_6.0-68                    ggplot2_2.1.0                  
[5] lattice_0.20-30                 AppliedPredictiveModeling_1.1-6
# dozens others loaded via namespace.
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モデルで並列処理を使用するtrainとRWeka、次のエラーが発生するはずです。

In train.default(trainX, trainY, method = "M5", trControl = ctrl,  :
 Models using Weka will not work with parallel processing with multicore/doMC

Weka への Java インターフェイスは、複数のワーカーでは機能しません。

しばらく時間がかかりますが、trainワーカーが登録されていない場合は通話が完了しますforeach

マックス

于 2016-06-11T20:32:23.837 に答える