Hola, gracias por tu sugerencia, aunque creo que no será suficiente porque mi objetivo es trabajar con big data
El 10 de diciembre de 2015, 13:23, Carlos Ortega <c...@qualityexcellence.es> escribió: > Hola, > > ¿Y no te valdría el ejecutar tu código con "caret" y activar la opción de > paralelizar?. > El escenario "caret + paralelización + svm" funciona sin problemas. > > Adjunto una captura de pantalla del libro de "Kuhn" (Applied Predictive > Modeling) con los tiempos de ejecución que se obtienen al ejecutar > diferentes modelos (SVM, RF, LDA) sobre un mismo conjunto de datos y > utiilzando diferente número de "cores". > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El 10 de diciembre de 2015, 11:56, MªLuz Morales <mlzm...@gmail.com> > escribió: > >> Hola, >> gracias por vuestras respuestas anteriores. Son interesantes aunque me >> han >> surgido algunas dudas. Por ejemplo, con respecto al paquete e1071. En este >> enlace parece que si lo usan para hacer máquina de soporte vector en >> hadoop. >> >> http://stackoverflow.com/questions/17731261/r-hadoop-rmr2-svm-model-conver-result-list-class-to-original-class-sv?rq=1 >> >> Carlos, por qué decías que no correrán en paralelo los svm del paquete >> e1071?? >> >> Gracias >> Un saludo >> MªLuz >> >> El 10 de diciembre de 2015, 2:35, Javier Marcuzzi < >> javier.ruben.marcu...@gmail.com> escribió: >> >> > Estimados >> > >> > >> > >> > Un día leí algo en el siguiente hipervínculo, pero nunca lo use. >> > >> > >> > >> > >> > >> http://blog.revolutionanalytics.com/2015/06/using-hadoop-with-r-it-depends.html >> > >> > >> > >> > Javier Rubén Marcuzzi >> > >> > >> > >> > >> > >> > >> > *De: *Carlos J. Gil Bellosta >> > *Enviado: *miércoles, 9 de diciembre de 2015 14:33 >> > *Para: *MªLuz Morales >> > *CC: *r-help-es >> > *Asunto: *Re: [R-es] SVM hadoop >> >> > >> > >> > >> > >> > >> > No, no correrán en paralelo si usas los SVM de paquetes como e1071. >> > >> > >> > >> > No obstante, tienes, por un lado, los trucos habituales para hacer algo >> > >> > "parecido" a SVM o "basado" en SVM pero que no sea SVM. Si es que eso te >> > >> > vale. >> > >> > >> > >> > Puedes probar a hacerlo con mllib (sobre Spark), como aquí >> > >> > < >> > >> http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#linear-support-vector-machines-svms >> > >. >> > >> > ¡Pero no lo he probado nunca! >> > >> > >> > >> > Un saludo, >> > >> > >> > >> > Carlos J. Gil Bellosta >> > >> > http://www.datanalytics.com >> > >> > >> > >> > El 9 de diciembre de 2015, 13:15, MªLuz Morales <mlzm...@gmail.com> >> > >> > escribió: >> > >> > >> > >> > > Buenos días, >> > >> > > >> > >> > > alguien sabe si hay alguna manera de implementar una máquina de >> soporte >> > >> > > vectorial (svm) con R-hadoop?? >> > >> > > >> > >> > > Mi interés es hacer procesamiento big data con svm. Se que en R, >> existen >> > >> > > los paquetes {RtextTools} y {e1071} que permiten hacer svm. Pero no >> estoy >> > >> > > segura de que el algoritmo sea paralelizable, es decir, que pueda >> correr >> > en >> > >> > > paralelo a través de la plataforma R-hadoop. >> > >> > > >> > >> > > Muchas gracias >> > >> > > Un saludo >> > >> > > MªLuz Morales >> > >> > > >> > >> > > [[alternative HTML version deleted]] >> > >> > > >> > >> > > _______________________________________________ >> > >> > > R-help-es mailing list >> > >> > > R-help-es@r-project.org >> > >> > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > >> > > >> > >> > >> > >> > [[alternative HTML version deleted]] >> > >> > >> > >> > _______________________________________________ >> > >> > R-help-es mailing list >> > >> > R-help-es@r-project.org >> > >> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > >> > >> > >> > >> > >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es