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El 18/03/2010, a las 11:22, VÃctor RodrÃguez Galiano escribió:
El error se produce al hacer la predicción.
Date: Thu, 18 Mar 2010 11:19:12 +0100
Subject: Re: [R-es] aumentar tamaño de memoria a mas de 4Gb?
From: cgb en datanalytics.com
To: luxorvrg en hotmail.com
CC: r-help-es en r-project.org
Hola, ¿qué tal?
¿Sabes exactamente dónde se produce el error? ¿Es al construir
el
modelo o al hacer la predicción?
Si sucede lo primero, ¿de qué tamaño es tu conjunto
deentrenamiento?
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El dÃa 18 de marzo de 2010 10:43, VÃctor RodrÃguez Galiano
<luxorvrg en hotmail.com> escribió:
Hola de nuevo,
Esta es la información de mi sesion:
R version 2.10.1 (2009-12-14)
i386-pc-mingw32
locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252 LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
[3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods
base
Lo que yo prentendo es clasificar unos datos que están en
ficheros de
texto, el tamaño de cada uno de estos ficheros va desde los
10mb a 90mb. En
un fichero de texto (input) le indico los ficheros que tiene
que ir cogiendo
para predecir y en el archivo output los nombres de los
ficheros de salida
con las clasificaciones. Como os comentaba antes, con el
clasificador
randomForest no tengo problema pero si con support vector.
Cuando trabajo
con los datos de entrenamiento y test no hay ningún problema.
El problema
surge al intentar clasificar nuevos ejemplos.
Os adjunto también el codigo que meto para clasificar por si :
# R script for running random forest classification model and
prediction
for many segments/areas
# Need to run calibration only once for full model and then run
prediction in a loop for different segments/areas/regions
##################################################################
#################################################
# Part 1: calibration
library(e1071)
#calibration step
calibrate<-read.table("calibration.txt", header=TRUE)
calibrate$calibration<-as.factor(calibrate$calibration)
calibrate.rf<-svm(calibration~B1+B14+B15+B16+B17+B18+B19+B20+B21
+B24+B25+B26+B51+B52+B53+B54+B55+B56+B57+B58+B59+B60+B61+B62,
data=calibrate, cost=6.8, gamma=0.08)
##################################################################
##################################################
##################################################################
##################################################
# Part 2: Automated Prediction
#R automated prediction step for support vector
#Note: first you need to calibrate the model separately and
then run
this script for different image segments/areas
#Note: this script requires two input text files called
input.txt and
output.txt
#The first line of input.txt gives the header, the second line the
number of input segments (eg. bands and elevation values) and
then the later
lines list the names of the input segments with txt extension
#The first line of output.txt gives the header, the second line
the
number of output segments which is predicted by the classifier
and then the
later lines list the names of the output predicted segments
with txt
extension
# reading the parameter files
input<-read.table("input.txt", header=TRUE)
output<-read.table("output.txt", header=TRUE)
# no_elements for 1 and 2 should be the same
no_elements1<-as.integer(toString(input$para1[1]))
no_elements2<-as.integer(toString(input$para2[1]))
# increasing the memory limit to 4 MB
memory.limit(size=4000)
for (i in 1:no_elements1) {
input_name<-toString(input$para1[i+1])
predict<-read.table(input_name, header=TRUE)
predValues<-predict(calibrate.rf, predict)
predValues<-as.numeric(predValues)
output_name<-toString(output$para2[i+1])
write.table(predValues, output_name, row.names=FALSE,
col.names=output_name)
}
Lo que muestra la funcion str() es lo siguiente:
str(output)
'data.frame': 2 obs. of 1 variable:
$ para2: Factor w/ 2 levels "1","2H_map.txt": 1 2
str(input)
'data.frame': 2 obs. of 1 variable:
$ para1: Factor w/ 2 levels "1","2H.txt": 1 2
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