Question

我的火车模型包含8523个数据和15个变量。

session info [11] pkgconfig_2.0.1 rlang_0.2.0 bindr_0.1（这些是来自＆＃34的其他信息;会话信息＆＃34;截图）

在使用randomForest之前，我想使用train包进行交叉验证并找到模型参数的最佳值。

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}



@Controller
public class InfoController {

    @RequestMapping("/")
    public String getServerInfo(Map<String, Object> model){

        //This method works without any problem.

        model.put("message", "server info");
        return "info";  

    }

}

会话花了很长时间才开始运行，即使我使用# set tunning parameters control <- trainControl(method = "cv", number = 5) # random forest model rf.model <- train(Sales ~ ., data = my.data, method = "parRF", trControl = control, prox = TRUE, allowParallel = TRUE)，随机林的并行实现，它仍然没有用。

当我切换到使用randomForest时，它遇到了同样的问题，会话耗尽了永远，并且从未完成。

method = "parRF"

你能看到我对# random forest model forest.model <- randomForest(Sales ~ ., data = my.data, mtry = 15, ntree = 1000)和train()做错了吗？

在R中使用火车包进行交叉验证

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