R编程 - 循环的并行处理

我有一个包含大约1000列/参数的数据集，并且希望在这些参数中的每一个之间执行回归。因此，第1列中的数据将与所有其他999个参数进行叠加以进行线性回归等。R编程 - 循环的并行处理

这种方法的非优化的版本是：

loop <- c(1:ncol(Data)) 
for (column in loop){ 

    # Fetch next data to be compared 
    nextColumn <- column + 1 

    # Fetch next column 
    while (nextColumn <= ncol(Data)){ 

     # Analysis logic 

     # Increment the counter 
     nextColumn <- nextColumn + 1 

    } 
}

上面的代码将工作，但需要大量的时间。为了优化，我想在R中使用并行处理。在这种情况下有许多不同的包可用，例如parallel和doparallel作为explained in this question。

但是，可能会有一些开销，作为一个新的R程序员，我可能不知道。我正在寻找来自R专家的建议，以更好的方式在R中编写上面的代码，以及是否有任何特定的包可用。

期待建议，谢谢。

来源

2017-06-27 Chetan Arvind Patil

如果你是新的R，我不会试图并行代码。在apply（）中调用你的回归函数。看看下面的[链接]（https://stackoverflow.com/questions/20342661/apply-in-r-with-user-defined-function）。 –

@JamieMac：谢谢。我很难弄清楚'apply（）'将一次获取两列/参数，执行回归并移至下一个组合。目前，在分析逻辑中，我也捕获所有的'summary（）'数据，所以我有一个向量不断更新，而回归循环通过不同的列/参数。仍然阅读'apply（）'文件，但如果您有任何建议，请分享。 –

使用mapply这样的：

X <- 1:(ncol(mtcars)-1)  # first through penultimate column 
Y <- 2:ncol(mtcars)   # second through last column 
mapply(function(x,y) sum(mtcars[,x],mtcars[,y]), X, Y)

来源

2017-07-13 19:55:32 CPak

R编程 - 循环的并行处理

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