Question

我一直在努力进行这种分析并posted on the stats site关于我是否正在朝着正确的方向发展，但正如我一直在调查的那样，我也发现了我可爱的强劲处理器（linux OS，i7）实际上只使用其中一个核心。事实证明这是默认行为，但我有一个相当大的数据集，可以选择40到50个变量。

检查各种不同模型的stepAIC函数看起来像是一个理想的parellizing，但我是R的相对新手，我只有关于并行计算的粗略概念。

我已经看过并行包和降雪的文档，但是这些似乎有一些用于并行化的内置列表函数，我不知道如何将stepAIC转换为可以的形式使用这些包在parellel中运行。

有没有人知道1）这是否是一项可行的练习，2）如何做我想做的事情，可以给我一些我需要的基本结构/关键词列表？

提前致谢，斯蒂芬

Answer 1

我认为一个步骤依赖于de last的过程（如逐步选择）并不是平行的。

我知道最简单的并行方法是：

library(doMC)
registerDoMC()
l <- foreach(i=1:X) %dopar% { fun(...) }

由于我对逐步的理解很差，因此提取模型的变量（或添加前向/后向）并测量每个步骤中的拟合。例如，如果提取变量，模型拟合最好保留此模型。在foreach并行函数中，每一步都对其他步骤视而不见，也许您可以编写自己的函数来执行此任务，如

我查找了这段代码，在我看来你可以使用vif_func函数进行并行计算......

我认为您还应检查优化代码以执行该任务，如包跳过

希望这会有所帮助...