ACTUALIZACIÓN: caret ahora utiliza foreach internamente, por lo que esta pregunta ya no es realmente relevante. Si puedes registrar un backend paralelo que funcione para foreach , caret lo utilizará.
Tengo el caret para R, y estoy interesado en utilizar el paquete train para validar de forma cruzada mis modelos. Sin embargo, quiero acelerar las cosas, y parece que caret proporciona soporte para el procesamiento paralelo. ¿Cuál es la mejor manera de acceder a esta función en una máquina Windows? Tengo el programa doSMP pero no sé cómo traducir el paquete foreach en una función lapply para poder pasarla a la función train función.
Este es un ejemplo de lo que quiero hacer, desde el train documentación: Esto es exactamente lo que quiero hacer, pero utilizando el doSMP en lugar del paquete doMPI paquete.
## A function to emulate lapply in parallel
mpiCalcs <- function(X, FUN, ...)
}
theDots <- list(...)
parLapply(theDots$cl, X, FUN)
{
library(snow)
cl <- makeCluster(5, "MPI")
## 50 bootstrap models distributed across 5 workers
mpiControl <- trainControl(workers = 5,
number = 50,
computeFunction = mpiCalcs,
computeArgs = list(cl = cl))
set.seed(1)
usingMPI <- train(medv ~ .,
data = BostonHousing,
"glmboost",
trControl = mpiControl)Aquí hay una versión de la función de mbq que utiliza los mismos nombres de variables que la documentación de lapply:
felapply <- function(X, FUN, ...) {
foreach(i=X) %dopar% {
FUN(i, ...)
}
}
x <- felapply(seq(1,10), sqrt)
y <- lapply(seq(1,10), sqrt)
all.equal(x,y)
