[R-es] R encountered a fatal error

[Alberto]

Hola a todos,

cada vez que intento ejecutar el código adjuntado cuando llego al comando de predict() salta un pop-up de R diciendo 'R encountered a fatal error'. No se donde puede estar el fallo y no entiendo tampoco por qué pasa esto puesto que a mi parecer el código está bien. Alguna idea de cual puede ser el problema?

Muchas gracias!

set.seed(6)

model <- init.liquidSVM(Casualty_Severity~Vehicle_Type+Vehicle_Manoeuvre+Junction_Location+Skidding_and_Overturning+Hit_Object_off_Carriageway+First_Point_of_Impact+Journey_Purpose_of_Driver+Sex_of_Driver+Age_Band_of_Driver+Propulsion_Code+Age_of_Vehicle+Driver_Home_Area_Type+Sex_of_Casualty+Age_Band_of_Casualty+Car_Passenger+Casualty_Type+Number_of_Vehicles+Hour_of_Day+First_Road_Class+Road_Type+Speed_limit+Junction_Detail+Light_Conditions+Weather_Conditions+Road_Surface_Conditions+Urban_or_Rural_Area+month+other_vehic, trainning, threads = -1, gammas = c(0.0001,0.001,0.04,0.1,50, 1,10, 100), c_values = c(0.00001, 0.0001, 0.001,1,10,25,50))

trainSVMs(model, threads = -1, gammas = c(0.0001,0.001,0.04,0.1,50, 1,10, 100), c_values = c(0.00001, 0.0001, 0.001,1,10,25,50), solver = 'ls', command.args=list(L=2, T=-1, d=1))

selectSVMs(model)

svm.probs <- predict(model, type = 'response', newdata = tst)



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[Carlos Ortega]

Hola,

¿Cómo es de grande el conjunto que estás modelizando?.
Aunque liquidSVM es menos intenso en necesidades de máquina que SVM, fíjate
que estás explorando un número muy grande de combinaciones y es muy
probable que te estés quedando sin recursos. Abre en la ejecución

*gammas = c(0.0001,0.001,0.04,0.1,50, 1,10, 100), c_values = c(0.00001,
0.0001, 0.001,1,10,25,50)*

Te sugeriría que probaras varias cosas:

- Primero reduce el número de gammas y c_values a tres valores cada uno
o un par. Puedes utilizar un valor muy pequeño, otro intermedio y otro
grande y así comenzar a ver cómo se comporta el modelo.
- Y si lo anterior tampoco funciona, reduce el número del conjunto
"trainning". Haz un muestreo quedándote con el 80% de filas y baja si no
funciona.


Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

Post by Alberto
Hola a todos,
cada vez que intento ejecutar el código adjuntado cuando llego al comando
de predict() salta un pop-up de R diciendo 'R encountered a fatal error'.
No se donde puede estar el fallo y no entiendo tampoco por qué pasa esto
puesto que a mi parecer el código está bien. Alguna idea de cual puede ser
el problema?
Muchas gracias!
set.seed(6)
model <- init.liquidSVM(Casualty_Severity~Vehicle_Type+Vehicle_
Manoeuvre+Junction_Location+Skidding_and_Overturning+Hit_
Object_off_Carriageway+First_Point_of_Impact+Journey_
Purpose_of_Driver+Sex_of_Driver+Age_Band_of_Driver+Propulsion_Code+Age_of_
Vehicle+Driver_Home_Area_Type+Sex_of_Casualty+Age_Band_of_
Casualty+Car_Passenger+Casualty_Type+Number_of_Vehicles+Hour_of_Day+First_
Road_Class+Road_Type+Speed_limit+Junction_Detail+Light_
Conditions+Weather_Conditions+Road_Surface_Conditions+Urban_
or_Rural_Area+month+other_vehic, trainning, threads = -1, gammas =
c(0.0001,0.001,0.04,0.1,50, 1,10, 100), c_values = c(0.00001, 0.0001,
0.001,1,10,25,50))
trainSVMs(model, threads = -1, gammas = c(0.0001,0.001,0.04,0.1,50, 1,10,
100), c_values = c(0.00001, 0.0001, 0.001,1,10,25,50), solver = 'ls',
command.args=list(L=2, T=-1, d=1))
selectSVMs(model)
svm.probs <- predict(model, type = 'response', newdata = tst)
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