如何在使用 caret 包构建模型时跟踪进度？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在使用 caret 包构建模型时跟踪进度？

【英文标题】：How to track a progress while building model with the caret package?

【发布时间】：2014-08-11 14:45:13

【问题描述】：

我正在尝试使用 caret 包中的 train 函数构建模型：

 model <- train(training$class ~ .,data=training, method = "nb")

训练集包含大约 20K 个观测值，每个观测值有 100 个以上的变量。我想知道从该数据集构建模型是否需要数小时或数天。

如何估计从数据中训练模型所需的时间？使用 caret 包中的函数时如何跟踪训练过程的进度？

【参考方案1】：

假设您正在使用

训练模型 调整参数的扩展网格（调整参数的所有组合） 以及您选择的重采样技术（交叉验证、引导等）

你可以设置

trainctrl <- trainControl(verboseIter = TRUE)

并将其设置在 train 函数的 trControl 参数中以跟踪训练进度

model <- train(training$class ~ .,data=training, method = 'nb', trControl = trainctrl)

这会将每个重采样阶段的进度打印到控制台，并允许您衡量训练/参数调整的进度。

要估算总运行时间，您可以运行模型一次以查看其运行时间，然后根据您的重采样方案和参数组合的数量通过相应的乘法来估算总时间。这可以通过再次设置 trainControl 并将 tuneLength 设置为 1 来完成：

trainctrl <- trainControl(method = 'none')
model <- train(training$class ~ ., data = training, method = 'nb', trControl = trainctrl, tuneLength = 1)

希望这会有所帮助！ :)