R：randomForestで分類するためのbigmemoryライブラリの使用

Question

誰も、randomForestとbigmemoryライブラリを使用して分類（回帰ではなく）を設定できました。私は、「フォーミュラアプローチ」は使用できないことを認識しており、「x = predictors、y = response approach」に頼らざるを得ません。大きなメモリライブラリはカテゴリ値を持つレスポンスベクタを扱うことができません私の場合、私は2つのレベルを持っていて、どちらも文字で表現されています。

bigmemoryの文書によると... "データフレームには文字ベクトルが因子に変換され、

「数値因子レベルに変換された任意のbigmemoryで動作するようにランダムフォレスト分類を取得するための回避策を提案した？

#EXAMPLE to problem 
library(randomForest) 
library(bigmemory) 
# Removing any extra objects from my workspace (just in case) 
rm(list=ls()) 

#first small matrix 
small.mat <- matrix(sample(0:1,5000,replace = TRUE),1000,5) 
colnames(small.mat) <- paste("V",1:5,sep = "") 
small.mat[,5] <- as.factor(small.mat[,5]) 
small.rf <- randomForest(V5 ~ .,data = small.mat, mtry=2, do.trace=100) 
print(small.rf) 
small.result <- matrix(0,1000,1) 
small.result <- predict(small.rf, data=small.mat[,-5]) 

#now small dataframe Works! 
small.mat <- matrix(sample(0:1,5000,replace = TRUE),1000,5) 
colnames(small.mat) <- paste("V",1:5,sep = "") 
small.data <- as.data.frame(small.mat) 

small.data[,5] <- as.factor(small.data[,5]) 
small.rf <- randomForest(V5 ~ .,data = small.data, mtry=2, do.trace=100) 
print(small.rf) 
small.result <- matrix(0,1000,1) 
small.result <- predict(small.rf, data=small.data[,-5]) 


#then big matrix Classification Does NOT Work :-(
#----------------****************************---- 
big.mat <- as.big.matrix(small.mat, type = "integer") 
#Line below throws error, "cannot coerce class 'structure("big.matrix", package = "bigmemory")' into a data.frame" 
big.rf <- randomForest(V5~.,data = big.mat, do.trace=10) 

#Runs without error but only regression 
big.rf <- randomForest(x = big.mat[,-5], y = big.mat[,5], mtry=2, do.trace=100) 
print(big.rf) 
big.result <- matrix(0,1000,1) 
big.result <- predict(big.rf, data=big.mat[,-5]) 

Answer 1

bigrfパッケージが役立ちます。現在、限られた数の機能で分類をサポートしています。