
El modelo lo construye bien, el problema es que los datos con los nuevos ejemplos ocupan varias decenas de megas cada uno (60 mb de media).
De hecho me ha funcionado con un archivo mas pequeño de 10 mb, pero ha surgido otro problema que explico en otro hilo.


Saludos

Víctor

> From: onunez@iberstat.es
> Date: Thu, 18 Mar 2010 12:03:23 +0100
> To: cgb@datanalytics.com
> CC: r-help-es@r-project.org
> Subject: Re: [R-es] aumentar tamaño de memoria a mas de 4Gb‏
> 
> Cierto Carlos.
> Leí tu mensaje con demasiada prisa.
> En todo caso, me cuesta pensar que el problema no esté en la  
> construcción del modelo.
> Un saludo. Olivier
> --  
> ____________________________________
> 
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
> 
> ____________________________________
> 
> 
> 
> 
> El 18/03/2010, a las 11:53, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> 
> > Eh... Igual he leído mal: si el problema está "al hacer la
> > predicción", entiendo que el modelo ya está construido y que se
> > construye sin problemas. El haber construido el modelo con 1.000 o
> > 100.000 observaciones, ¿qué cambia a la hora de hacer predicciones
> > sobre un conjunto de datos nuevo?
> >
> > Un saludo,
> >
> > Carlos J. Gil Bellosta
> > http://www.datanalytics.com
> >
> >
> > El día 18 de marzo de 2010 11:42, Olivier Nuñez  
> > <onunez@iberstat.es> escribió:
> >> Una tercera opción siguiendo el hilo de propuestas de Carlos  
> >> consiste
> >> a muestrear el conjunto de entrenamiento, y llevar un análisis de  
> >> variación
> >> de los resultados versus el tamaño muestral.
> >> Pues, es muy probable que no necesites toda la información para  
> >> conseguir un
> >> modelo de predicción fiable.
> >> Este de tipo de situación es parte de la vocación del muestreo.
> >>
> >> Un saludo. Olivier
> >> -- ____________________________________
> >>
> >> Olivier G. Nuñez
> >> Email: onunez@iberstat.es
> >> Tel : +34 663 03 69 09
> >> Web: http://www.iberstat.es
> >>
> >> ____________________________________
> >>
> >>
> >>
> >>
> >> El 18/03/2010, a las 11:22, Víctor Rodríguez Galiano escribió:
> >>
> >>>
> >>> El error se produce al hacer la predicción.
> >>>
> >>>> Date: Thu, 18 Mar 2010 11:19:12 +0100
> >>>> Subject: Re: [R-es] aumentar tamaño de memoria a mas de 4Gb‏
> >>>> From: cgb@datanalytics.com
> >>>> To: luxorvrg@hotmail.com
> >>>> CC: r-help-es@r-project.org
> >>>>
> >>>> Hola, ¿qué tal?
> >>>>
> >>>> ¿Sabes exactamente dónde se produce el error? ¿Es al construir  
> >>>> el
> >>>> modelo o al hacer la predicción?
> >>>>
> >>>> Si sucede lo primero, ¿de qué tamaño es tu conjunto  
> >>>> deentrenamiento?
> >>>>
> >>>> Un saludo,
> >>>>
> >>>> Carlos J. Gil Bellosta
> >>>> http://www.datanalytics.com
> >>>>
> >>>>
> >>>>
> >>>>
> >>>> El día 18 de marzo de 2010 10:43, Víctor Rodríguez Galiano
> >>>> <luxorvrg@hotmail.com> escribió:
> >>>>>
> >>>>> Hola de nuevo,
> >>>>>
> >>>>> Esta es la información de mi sesion:
> >>>>>
> >>>>> R version 2.10.1 (2009-12-14)
> >>>>> i386-pc-mingw32
> >>>>>
> >>>>> locale:
> >>>>> [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> >>>>> [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> >>>>> [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
> >>>>>
> >>>>> attached base packages:
> >>>>> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods    
> >>>>> base
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>> Lo que yo prentendo es clasificar unos datos que están en  
> >>>>> ficheros de
> >>>>> texto, el tamaño de cada uno de estos ficheros va desde los  
> >>>>> 10mb a 90mb. En
> >>>>> un fichero de texto (input) le indico los ficheros que tiene  
> >>>>> que ir cogiendo
> >>>>> para predecir y en el archivo output los nombres de los  
> >>>>> ficheros de salida
> >>>>> con las clasificaciones. Como os comentaba antes, con el  
> >>>>> clasificador
> >>>>> randomForest no tengo problema pero si con support vector.  
> >>>>> Cuando trabajo
> >>>>> con los datos de entrenamiento y test no hay ningún problema. 
> >>>>> El problema
> >>>>> surge al intentar clasificar nuevos ejemplos.
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>> Os adjunto también el codigo que meto para clasificar por si :
> >>>>>
> >>>>> # R script for running random forest classification model and  
> >>>>> prediction
> >>>>> for many segments/areas
> >>>>> # Need to run calibration only once for full model and then run
> >>>>> prediction in a loop for different segments/areas/regions
> >>>>>
> >>>>> ################################################################## 
> >>>>> #################################################
> >>>>> # Part 1: calibration
> >>>>>
> >>>>> library(e1071)
> >>>>>
> >>>>> #calibration step
> >>>>> calibrate<-read.table("calibration.txt", header=TRUE)
> >>>>> calibrate$calibration<-as.factor(calibrate$calibration)
> >>>>>
> >>>>> calibrate.rf<-svm(calibration~B1+B14+B15+B16+B17+B18+B19+B20+B21 
> >>>>> +B24+B25+B26+B51+B52+B53+B54+B55+B56+B57+B58+B59+B60+B61+B62,
> >>>>> data=calibrate, cost=6.8, gamma=0.08)
> >>>>>
> >>>>> ################################################################## 
> >>>>> ##################################################
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>> ################################################################## 
> >>>>> ##################################################
> >>>>> # Part 2: Automated Prediction
> >>>>>
> >>>>> #R automated prediction step for support vector
> >>>>> #Note: first you need to calibrate the model separately and  
> >>>>> then run
> >>>>> this script for different image segments/areas
> >>>>> #Note: this script requires two input text files called  
> >>>>> input.txt and
> >>>>> output.txt
> >>>>> #The first line of input.txt gives the header, the second line the
> >>>>> number of input segments (eg. bands and elevation values) and  
> >>>>> then the later
> >>>>> lines list the names of the input segments with txt extension
> >>>>> #The first line of output.txt gives the header, the second line  
> >>>>> the
> >>>>> number of output segments which is predicted by the classifier  
> >>>>> and then the
> >>>>> later lines list the names of the output predicted segments  
> >>>>> with txt
> >>>>> extension
> >>>>>
> >>>>> # reading the parameter files
> >>>>> input<-read.table("input.txt", header=TRUE)
> >>>>> output<-read.table("output.txt", header=TRUE)
> >>>>>
> >>>>> # no_elements for 1 and 2 should be the same
> >>>>> no_elements1<-as.integer(toString(input$para1[1]))
> >>>>> no_elements2<-as.integer(toString(input$para2[1]))
> >>>>>
> >>>>> # increasing the memory limit to 4 MB
> >>>>> memory.limit(size=4000)
> >>>>>
> >>>>> for (i in 1:no_elements1) {
> >>>>>  input_name<-toString(input$para1[i+1])
> >>>>>  predict<-read.table(input_name, header=TRUE)
> >>>>>  predValues<-predict(calibrate.rf, predict)
> >>>>>  predValues<-as.numeric(predValues)
> >>>>>  output_name<-toString(output$para2[i+1])
> >>>>>  write.table(predValues, output_name, row.names=FALSE,
> >>>>> col.names=output_name)
> >>>>> }
> >>>>>
> >>>>> Lo que muestra la funcion str() es lo siguiente:
> >>>>>
> >>>>>> str(output)
> >>>>>
> >>>>> 'data.frame':   2 obs. of  1 variable:
> >>>>>  $ para2: Factor w/ 2 levels "1","2H_map.txt": 1 2
> >>>>>>
> >>>>>> str(input)
> >>>>>
> >>>>> 'data.frame':   2 obs. of  1 variable:
> >>>>>  $ para1: Factor w/ 2 levels "1","2H.txt": 1 2
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>>
> >>>>> _________________________________________________________________
> >>>>> ¿Te gustaría tener Hotmail en tu móvil Movistar? ¡Es gratis!
> >>>>> http://serviciosmoviles.es.msn.com/hotmail/movistar- 
> >>>>> particulares.aspx
> >>>>>       [[alternative HTML version deleted]]
> >>>>>
> >>>>>
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> >>>>> R-help-es@r-project.org
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> >>>>>
> >>>>>
> >>>
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> >>> ¿A qué
> >>> esperas?
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> >>>        [[alternative HTML version deleted]]
> >>>
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