Ele está rodando paralelo? Você verificou? Se unix use o comando top e aperte 1 Se windows abra o gerenciador de tarefas e verifique os núcleos de trabalho. Aproveite para ver se é a CPU do seu PC o problema. Pode ser a memória ou a escrita do disco. Uma solução de baixissimo nível, mas que funciona. é você quebrar o código. Em partes e rodar vários Rs, cada um com uma etapa, gerar uns arquivos intermediários e depois concatena tudo. Tito Conte Em 2 de outubro de 2016 08:41, Fernando Gama via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Pessoal,
Estou tentando treinar um modelo com 192 atributos e meu objetivo é, no pós-treinamento, identificar os atributos mais importantes. (seleção de features).
A questão é que estou tendo problemas para treinar o modelo porque o processamento é extremamente lento. Pesquisei sobre o parallel e o doParallel e coloquei no meu código mas aparentemente não obtive resultados segue um trecho do código:
library(caret) library(doParallel)
myControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3, allowParallel = TRUE)
t<-proc.time()
cl <- makeCluster(detectCores())
registerDoParallel(cl)
model <- train(GENRE~., data=dtset_genres, method="lvq", preProcess = "scale", trControl = myControl)
stopCluster(cl)
proc.time()-t
Alguma sugestão?
-- Att,
| Fernando Gama da Mata | | Database Specialist | Master's Degree UFPA |
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