Rscript - 実行時間が長い

Question

Rのキャレットパッケージで予測モデルを作成しようとしていて、端末/ cmdから新しいデータを予測しています。ここでは再現性の例である：

# Sonar_training.R 
    ## learning and saving model 
library(caret) 
library(mlbench) 
data(Sonar) 
set.seed(107) 
inTrain <- createDataPartition(y = Sonar$Class, p = .75,list = FALSE) 
training <- Sonar[ inTrain,] 
testing <- Sonar[-inTrain,] 
saveRDS(testing,"test.rds") 
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", 
       repeats = 3) 
plsFit <- train(Class ~ .,data = training,method = "pls", 
      tuneLength = 15, 
      trControl = ctrl, 
      preProc = c("center", "scale")) 

plsClasses <- predict(plsFit, newdata = testing) 

saveRDS(plsFit,"fit.rds") 

そしてここRscript.exeで起動するためのスクリプトです：私は、次の文を使用して、端末でこれを実行する

# script.R 
    ##reading model and predict test data 
t <- Sys.time() 
pls <- readRDS("fit.rds") 
testing <- readRDS("test.rds") 
head(predict(pls, newdata = testing)) 
print(Sys.time() - t) 

：

pawel@pawel-MS-1753:~$ Rscript script.R 
Loading required package: pls 

Attaching package: ‘pls’ 

The following object is masked from ‘package:stats’: 

loadings 

[1] M M R M R R 
Levels: M R 
Time difference of 2.209697 secs 

方法はありますより速く/より効率的にするには？例えば、実行ごとにパッケージをロードしない可能性はありますか？ readRDSは、この場合のモデルの読み込みに適していますか？

Answer 1

あなたは「profvis」パッケージにあなたのコードをプロファイリングしようとすることができます：

#library(profvis) 
profvis({  

    for (i in 1:100){ 
    #your code here 
    } 

}) 

私が試したし、実行時間の99％は、トレーニング時間で、1％は、/ロードRDSデータを保存していることが起こりますそして残りは約0（ロードパッケージ、データのロード、...）コスト：

を使用すると、トレーニング機能自体を最適化したくないのであれば、あなたが減らすために非常にいくつかの方法を持っているようです実行時間。

Answer 2

これはPLS分類モデルで発生することがわかりましたが、私はその問題についてはわかりません。ただし、代わりにmethod = "simpls"を使用してみてください。おおよそ同じ答えが得られ、すぐに完了するはずです。