隨著科技的發達,宣告Big-Data的時代已開始,因資料量遽增,硬體設備的進步成為一項重要的發展技術。軟體上,機器學習模型中使用核心作為平行/分散運算的方法也越來越多。但在有限的資源下,也不及資料量與運算量增加的速度。
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主要使用的套件是caret,是一套極為便利的套件,輔助了使用者在選擇變數後自動進行各項參數可能的組合結果,並比較製成模型給使用者。然而這樣便利的情況也帶來頻繁的重複建模、測試。