数据是常见的 handwritten digits , 700 多个特征。我的训练集有 10000 行。用的就是 randomForest 包里的 randomForest()函数。
```
training_set = raw_data[1:10000, ]
label_train = training_set[,1]
label_train = as.factor(label_train) # randomForest()只接受 factor
X_train = training_set[,2:ncol(training_set)]
bagging_digits = randomForest(x=X_train, y=label_train, mytr=100, importance=TRUE)
```
本人电脑配置 1.6GHz Intel Core i5, 4GB 内存。根本跑不动, R 就直接冻在那里。不知道这是因为配置太低,还是因为 randomForest 本身就慢,还是因为mytr
太大?昨天跑 k-NN 的时候并没有这样。
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JamesRuan 2015-12-31 02:28:17 +08:00
R 本来就慢的,而且大多数程序还不是学计算机的写的,你才 1.6GHz Intel Core i5, 4GB ,我的 2.60GHz Intel Core i5, 8GB ,常常算起来(算法开了 4 线程)就是半个小时,还常常内存不足。
可以试试这个: http://www.r-statistics.com/2012/04/speed-up-your-r-code-using-a-just-in-time-jit-compiler/ |
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newton108 2016-01-01 18:48:46 +08:00 via iPhone
正常,看一下 random forest 的算法你就知道为啥了。
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