[R-es] Excediendo capacidad de cálculo del ordenador

[Carlos J. Gil Bellosta]

Comienza con un subconjunto pequeño de los datos (¿1000?). Luego
increméntalo (¿10k?). Etc. Eso te puede dar idea de lo que puede tardar el
proceso con los datos completos.

Posiblemente puedas paralelizar: estás ajustando el modelo con varios
parámetros distintos secuencialmente. Prueba la paralelización comenzando
primero con datos pequeños.

Prueba también antes con un kernel lineal. Tardará una fracción del tiempo.

Igual puedes determinar los parámetros razonables (mucha gente escribiría
"óptimos" en lugar de "razonables", pero yo no) con un subcojunto y correr
una única vez con ellos en el conjunto de datos completos.

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

El vie., 19 ene. 2018 a las 20:16, Alberto (<alpedauye en hotmail.com>)
escribió:

> Hola a todos,
>
> estoy teniendo problemas a la hora de ejecutar SVM. El ordenador lleva 5
> días encendido pero todavía no ha impreso ningún resultado. Necesito
> consejo sobre como puedo agilizar este proceso o otra forma de realizar la
> misma acción pero con otro código más eficiente. A continuación dejo unas
> indicaciones de los datos a tratar y un ejemplo del código utilizado.
>
> CPU: i7-4710HQ, 8 GB RAM
>
> Datos: entrenamiento - 339701 obs. of 33 variables
>
> Código:
>
> #svm radial
> inicio <- Sys.time()
> ajuste_modelo_svm_radial <- tune(svm, Casualty_Severity~., data =
> entrenamiento, kernel='radial',gamma = c(1,50,100), ranges = list(cost=
> c(10, 100, 1000, 10000, 100000)))
> summary(ajuste_modelo_svm_radial)
> mejor_modelo_svm_radial <- ajuste_modelo_svm_radial$best.model
> summary(mejor_modelo_svm_radial)
> prediccion_svm_radial <- predict(mejor_modelo_svm_radial, test)
> (table(prediccion=prediccion_svm_radial, verdad = test$Casualty_Severity))
>
> svm_radial_roc <- tune(svm, Casualty_Severity~., data = entrenamiento,
> kernel='radial',gamma = c(1,50,100), ranges = list(cost= c(10, 100, 1000,
> 10000, 100000)), decision.values =T)
> mejor_modelo_svm_radial_roc <- svm_radial_roc$best.model
> ajuste_roc_svm_radial <- attributes(predict(mejor_modelo_svm_radial_roc,
> test, decision.values= T))$decision.values
> rocplot(ajuste_roc_svm_radial, test$Casualty_Severity, main = 'Test Data')
> print(duracion<-Sys.time()-inicio)
>
>
> Muchas gracias de antemano, un saludo.
>
>
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
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