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renjin - スレッド "main" org.renjin.eval.EvalException での例外: パッケージ 'dplyr' のネイティブ メソッド 'dplyr_combine_vars' を解決できませんでした
renjin を介して R を実行すると、次のエラーが発生します。次のパッケージを使用しています。
ライブラリ(dplyr) ライブラリ(ダウンローダー)
R studio を実行すると正常に動作しますが、renjin では動作しません。使用しているバージョンの詳細を記載できます
r - R でループの処理時間を改善する方法、手動 xgboost 予測
にトレーニング済みのxgboostモデルがRあり、アプリケーション サーバーで R を実行できますが、インストールできませんpackage:xgboost(R 用の JVM ベースのインタープリターである renjin ではサポートされていません)。そのため、モデルをデプロイするには、新しいデータをスコアリングせずにスコアリングする方法が必要でしたxgb.predict。で作成されたデータ フレームを使用して、R でスコアリング関数を作成しましたxgb.model.dt.tree。これは正常に動作しますが、非常に低速です。1 つのレコードを獲得するのに 7 秒かかります。どうすればコードをより速く実行できるか疑問に思っています。助けていただければ幸いです。
私は 2 つの for ループと 1 つの while ループを使用していますが、これは R では明らかに非常に遅いです。
Rcppオプションのようですが、C++を知りません。
これが私のコードです。18クラス（0、500、1000など）のマルチクラス分類。モデルnrounds=50はトータル18*50=900ブースターで構築されています。ツリーの深さは 8 に設定され、ダンプ データ フレームaは size238252 X 10です。
そして、ツリーdata.frameは次のようになります