【发布时间】:2016-04-06 09:59:49
【问题描述】:
在 R 的 e1071 库中,有一个内置的 tune() 函数来优化我们的算法。
tuneop=tune(svm,y~.,data=dat,kernel="radial",ranges=list(cost=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10,100),gamma=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10)))
我使用调整函数来优化我的 SVM 模型中的 gamma 和成本参数。对于小数据集 tune() 只需要很短的时间来生成 bestmodel 。但是对于一个非常大的数据集,它需要很多时间。那么是否可以添加进度条或百分比来监控我们模型的调优进度。
【问题讨论】:
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进度条通常与循环一起使用。
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对于非常大的集合,SVM 可能根本不适用。如果 N 是观察数,则计算成本大约与 N^3 成比例。
标签: r machine-learning progress-bar svm