r - 使用 rpart 的 mlr 分类训练未完成

Question

我有一个分类任务，我设法mlr在几秒钟内使用 LDA（“classif.lda”）对包进行了训练。但是，当我使用“classif.rpart”对其进行训练时，训练从未结束。

对于不同的方法是否有任何不同的设置？

如果需要我的训练数据来复制问题。我试着简单地训练它

pred.bin.task <- makeClassifTask(id="CountyCrime", data=dftrain, target="count.bins")
train("classif.rpart", pred.bin.task)

Answer 1

一般来说，在切换学习者时，您不需要更改任何设置 - 的要点之一mlr就是让这一切变得简单！但这并不意味着它总是有效，因为不同的学习方法在底层做不同的事情。

看起来在这种特殊情况下，模型只需要很长时间来训练，所以你可能没有等待足够长的时间来完成它。你有一个相当大的数据框。

查看您的数据，您似乎在count.bins. 这被 R 视为一个因素（即间隔仅在字符串完全匹配时才相同），这可能不是您想要的。您可以将开始和结束编码为单独的（数字）特征。