[R-br] Processamento paralelo para um modelo de treinamento

[Fernando Gama]

Pessoal,

Estou tentando treinar um modelo com 192 atributos e meu objetivo é, no
pós-treinamento, identificar os atributos mais importantes. (seleção de
features).

A questão é que estou tendo problemas para treinar o modelo porque o
processamento é extremamente lento. Pesquisei sobre o parallel e o
doParallel e coloquei no meu código mas aparentemente não obtive resultados
segue um trecho do código:

library(caret)
library(doParallel)

myControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3,
allowParallel = TRUE)

t<-proc.time()

cl <- makeCluster(detectCores())

registerDoParallel(cl)

model <- train(GENRE~., data=dtset_genres, method="lvq", preProcess =
"scale", trControl = myControl)

stopCluster(cl)

proc.time()-t


​Alguma sugestão?​

-- 
Att,

| Fernando Gama da Mata |
| Database Specialist | Master's Degree UFPA |

| Contacts: +55 91 99150 0365 | f.fabiogama88 em gmail.com | Social Networks: [
<https://www.facebook.com/fernando.gama.13>][
<https://plus.google.com/+FernandoGama13>][
<https://www.linkedin.com/in/fernandogama>] |
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20161002/3625326f/attachment.html>