插入符号包中火车的中间分析

Question

我正在尝试使用 R 包 caret 训练模型。我的数据集相当大（60 万行），而且需要很长时间。

到目前为止，我使用以下代码。我重复了 cv（这就是 train 的目的），但只有 2 次重复和 5 次 cv 来加快速度。对于网格，我只采用了一组相当小的值。 然而，这需要几个小时。是否有可能中断训练查看到目前为止的结果并继续？

short.train.ctrl  = trainControl(method = "repeatedcv",repeats=2,number=5)
grid <- expand.grid(shrinkage=c(0.1), n.trees=c(500),n.minobsinnode=c(1000),interaction.depth = c(7,8,9,10))
caret.train = train(target ~.,data = data[,filter],
                    method = "gbm",distribution="adaboost",
                    tuneGrid = grid,
                    metric = "accuracy",
                    trControl =short.train.ctrl
)

Answer 1

简答：没有。

稍长一些：插入符号没有中断。程序应该如何知道在哪里/何时停止？

您正在执行 2 次重复 5 次，+ 对 500 棵树进行网格搜索，并采样 600K 记录。这需要很长时间。

尝试并行运行所有内容。这应该会加快速度。当然，您可能会在您的机器上遇到内存问题。但我会首先在没有 cv (trainControl(method = "none")) 的情况下运行 gbm，以了解运行一次并从那里获取所需的时间。