r caret 包中训练函数的模型输出尺寸很大 [英] huge size in model output from train function in r caret package

问题描述

我正在使用 r caret 包中的 train() 函数训练 bagFDA 模型，并将模型输出保存为 .Rdata 文件.输入文件大约有 300k 条记录，包含 26 个变量，但输出 .Rdata 的大小为 3G.我只是运行以下:

I am training a bagFDA model using train() function in r caret package, and save the model output as a .Rdata file. the input file is about 300k records with 26 variables, but the output .Rdata has a size of 3G. I simply run the following:

modelout <- train(x,y,method="bagFDA")
save(file= "myout.Rdata", modelout)

在窗口系统下.问题:(1)为什么myout.Rdata这么大?(2) 如何减小文件大小?

under a window system. question: (1) why myout.Rdata is so big? (2) how can I reduce the size of the file?

提前致谢！

JT

推荐答案

在 trainControl 中为初学者设置 returnData = FALSE，这样你就不会创建额外的副本模型中的数据.我的理解是使用 bagFDA 您正在创建许多引导程序，它们基本上创建了相同数量的数据副本.降低 B 参数，默认为 50，也应该缩小它另外，看看这篇文章:

In the trainControl set returnData = FALSE for starters, so your not creating an extra copy of the data in the model. My understanding is the with bagFDA you are creating a number of bootstraps, which essentially create the same number of copies of your data. lowering the B parameter, defaulted to 50, should shrink it as well Also, check out this post:

为什么 caret train 占用这么多内存?

这篇关于r caret 包中训练函数的模型输出尺寸很大的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！