randomForest

parallelパッケージを使ってRandomForestを並列化

通常と並列化の比較 通常のランダムフォレスト library(randomForest) library(kernlab) data(spam) set.seed(777) system.time(fit.rf<-randomForest(type~.,data=spam,ntree=1000)) ユーザ システム 経過 21.584 0.213 21.919 並列化のランダムフォレスト …

ランダムフォレストをループすることによる大量メモリ消費の解決策

概要 データ中に目的変数が複数あり、それぞれについてランダムフォレストを用いてモデルを作成しようとすると方法によってメモリ消費がかなり異なる。 関数内でforループを利用する方法 forループで関数自体をループさせる方法 結論は1.を利用すると大変な…

snowパッケージを使ってrandomForestを並列化

通常と並列化の比較 通常のランダムフォレスト library(randomForest) library(kernlab) data(spam) set.seed(777) system.time(fit.rf<-randomForest(type~.,data=spam,ntree=1000)) ユーザ システム 経過 21.584 0.213 21.919 並列化のランダムフォレスト …