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R的bartMachine包应该依靠并行处理来减少计算时间，但是我找不到如何让它工作:这些包的文档重复说它支持并行处理，但没有说明如何让它做到这一点，而且我看到我的pc上只有一个逻辑核心在工作。我使用ubuntu16.04.4，按照的建议，我通过编译从源代码安装了bartMachine，虽然我不确定我做的一切都是正确的。
我能做些什么来让bartMachine最终并行工作？
浏览 9提问于2017-06-19得票数 0
如果我使用bartMachine运行用于分类的BART模型，则返回的p_hat_train值对应的是失败概率，而不是BayesTree R包中BART的初始实现中所做的成功概率。下面是一个模拟二进制响应的示例：library(BayesTree)X <- rnorm(N, 0, 1)y <- rbinom(N, 1, p_true)
f
浏览 3修改于2016-10-27得票数 2
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然后，我可以通过函数bartMachine对模型进行一次拟合。bart_machine$java_bart_machine, "Z", "isDestroyed") :我认为在内存中有两个bartMachine默认情况下有大约20个模型可供拟合，当R使用第二组参数设置运行bart模型时，出现了类似上面的内存错误(即: bartMachine CV try: k: 2 nu，q: 3，0.9 m: 200 )。
浏览 2提问于2014-09-17得票数 0
我想通过bartMachine包使用BART来处理100多万个案例的数据帧。通过对java内存设置进行大量优化，我可以在我的MacBook上获取R来完成大约5000个案例的BART模型。有没有可能我可以使用输入矩阵为1mio行数(大约15个预测器)的bartMachine()？否则，有没有其他包可以让我至少使用BART运行预测器选择？谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2015-10-28得票数 1
在尝试使用插入符号训练R中的模型时，我遇到一个奇怪的问题： nombre de dimensions incorrect
但是，当使用rf、xgbTree、glmnet或svmRadial而不是bartMachine
浏览 0提问于2020-07-23得票数 0
我正在尝试在Caret中模拟bartMachine使用的一个很好的例子，但我似乎不能用Caret正确地模拟bartMachine，谁能告诉我，主要的错误到底是什么？下面是我使用HouseVotes84和cars数据集的一些虚拟数据对bartMachine进行建模的代码片段： library(mlbench) test_method="bartMachine", time_lim
浏览 32修改于2020-07-19得票数 3
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下面是一个示例包的链接，它说明了情况：library(bartMachine)# Welcome to bartMachine</e
浏览 6修改于2016-02-10得票数 3
具体用例但这将序列化所有的模型，这是非常不切实际的。library("caret")tgrid <- expand.grid(num_trees
浏览 0修改于2018-11-20得票数 1
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我正在试验bartMachine包中的investigate_var_importance
investigate_var_importance(bart_machine_cv, num_replicates_for_avg
浏览 4提问于2014-11-20得票数 0
list.of.packages <- c("caretEnsemble","logicFS"," RWeka","ordinalNet","xgboost","mlr","caret","MLmetrics","bartMachine
浏览 3修改于2017-08-06得票数 2
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learners could not be constructed, probably because their packages are not installed:
classif.ada,classif.bartMachine
浏览 3提问于2017-08-02得票数 4
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