Question

我正在使用R caret包来比较性能不同分类器对我的数据。

我希望量化性能的一种方法是能说点时间用于对每个分类器的观察进行分类相对于其他分类器。

我认为通过设置timingSamps选项给出的信息 trainControl将允许我获取我需要的信息。我不知道如何解释它，文档对于实际测量的内容是相当不透明的。

相关代码位：

control <- trainControl(..., timingSamps=20)
model <- train(..., trControl=control)
model$timings

输出结果为：

> model$times
$everything
   user  system elapsed 
800.774   2.713 804.273 

$final
   user  system elapsed 
3.323   0.007   3.335 

$prediction
   user  system elapsed 
0.017   0.000   0.016

如何解读预测时间？ a）预测单次观察的时间 b）预测一组观测结果的时间 c）完全不同的东西

文档可以这样说：

timingSamps将用于测量预测时间的训练集样本的数量样本（零表示不应估计预测时间。

但这并没有告诉我如何解释输出。

Answer 1

检查train函数的源代码表明，这是预测trainControl

中指定的样本数所需的时间

相关源代码（来自：https://github.com/topepo/caret/blob/master/pkg/caret/R/train.default.R）

if(trControl$timingSamps > 0) {
pData <- x[sample(1:nrow(x), trControl$timingSamps, replace = TRUE),,drop = FALSE]
out$times$prediction <- system.time(predict(out, pData))
} else  out$times$prediction <- rep(NA, 3)
out

解释R插入符包

1 个答案: