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r - 为什么插入符号火车占用这么多内存？

coder 2023-06-04 原文

当我只使用 glm 进行训练时，一切正常，我什至没有接近耗尽内存。但是当我运行 train(..., method='glm') 时，内存不足。

这是因为 train 为交叉验证的每次迭代(或任何 trControl 过程)存储了大量数据吗？我正在查看 trainControl ，但找不到如何防止这种情况...任何提示？我只关心绩效总结，也许还有预测的响应。

(我知道这与存储参数调整网格搜索的每次迭代中的数据无关，因为我相信 glm 没有网格。)

最佳答案

问题有两个方面。 i) train 不只是通过 glm() 拟合模型，它会引导该模型，所以即使使用默认值，train() 也会执行 25 个引导样本，再加上问题 ii) 是 (或 a)的来源您的问题，并且 ii) train() 只需使用 its 默认值调用 glm() 函数。这些默认值是存储模型框架(参数 model = TRUE of ?glm)，其中包括模型框架样式的数据副本。 train() 返回的对象已经在 $trainingData 中存储了数据的副本，"glm" 对象在 $ 中finalModel 也有一份实际数据的副本。

此时，只需使用 train() 运行 glm() 将生成 25 个完全展开的 model.frame 副本 < em="">和原始数据，这些数据在重采样过程中都需要保存在内存中 - 由于重采样发生在 lapply() 调用。原始数据也会有 25 个副本。

重采样完成后，返回的对象将包含原始数据的 2 个副本和 model.frame 的完整副本。如果您的训练数据相对于可用 RAM 很大，或者包含许多要在 model.frame 中扩展的因素，那么您很可能会使用大量内存，只携带数据的副本。

如果您将 model = FALSE 添加到您的火车调用中，这可能会有所作为。下面是一个使用 ?glm 中的 clotting 数据的小例子:

clotting <- data.frame(u = c(5,10,15,20,30,40,60,80,100),
                       lot1 = c(118,58,42,35,27,25,21,19,18),
                       lot2 = c(69,35,26,21,18,16,13,12,12))
require(caret)

然后

> m1 <- train(lot1 ~ log(u), data=clotting, family = Gamma, method = "glm", 
+             model = TRUE)
Fitting: parameter=none 
Aggregating results
Fitting model on full training set
> m2 <- train(lot1 ~ log(u), data=clotting, family = Gamma, method = "glm",
+             model = FALSE)
Fitting: parameter=none 
Aggregating results
Fitting model on full training set
> object.size(m1)
121832 bytes
> object.size(m2)
116456 bytes
> ## ordinary glm() call:
> m3 <- glm(lot1 ~ log(u), data=clotting, family = Gamma)
> object.size(m3)
47272 bytes
> m4 <- glm(lot1 ~ log(u), data=clotting, family = Gamma, model = FALSE)
> object.size(m4)
42152 bytes

因此返回的对象存在大小差异，训练期间的内存使用会更低。降低多少取决于 train() 的内部是否在重采样过程中将 model.frame 的所有副本保留在内存中。

train() 返回的对象也明显大于 glm() 返回的对象 - 正如@DWin 在下面的评论中提到的那样。

为了更进一步，要么更仔细地研究代码，要么给 caret 的维护者 Max Kuhn 发送电子邮件，询问减少内存占用的选项。

关于r - 为什么插入符号火车占用这么多内存？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6543999/

为什么为什codemodeltrainrmemoryglmr-caret

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