Question

我是R的编程新手，但我正在尝试学习并行计算和foreach的使用。

Altough，在我的情况下，我需要循环组合，找到最佳MAPE和与之相关的最佳变量。

我开始做嵌套for循环，但是有180k行并试图找到3个变量的最佳组合，它连续运行了2天而且没有停止。

这个代码只适用于2个变量，但我认为你可以理解逻辑。

for (i in names(df3)) {
  for (j in names(df3)) {
  name4 = names(df3["DiasAusencia"])

  if (i != name4 && j != name4 && i != j) {
    df4 = df3[, c(i, j, "DiasAusencia")]
    H = holdout(df4$DiasAusencia, ratio = 2 / 3)
    Fi = fit(DiasAusencia ~ ., df4[H$tr,], model = "svm")
    testDf = df4[H$ts,]
    P = predict(Fi, testDf)
    MAE = mmetric(testDf$DiasAusencia, P, metric = "MAE")
    MAPE = mmetric(testDf$DiasAusencia, P, metric = "MAPE")
    res = cbind(testDf, predicted = P, MAE, MAPE)

    if (MAPE < BESTMAPE) {
      BESTMAPE = MAPE
      bestres = res
    }
    }
  }
}

所以我查看了foreach文档，并尝试将其应用于此问题，因此我可以运行所有可能的组合，但到目前为止没有成功。这是我的foreach代码：

ncols = ncol(df3)

svm3 = function(var1, var2){
  if (var1 != name4 && var2 != name4 && var1 != var2) {
    df4 = df3[, c(var1, var2, "DiasAusencia")]
    H = holdout(df4$DiasAusencia, ratio = 2 / 3)
    Fi = fit(DiasAusencia ~ ., df4[H$tr,], model = "svm")
    testDf = df4[H$ts,]
    P = predict(Fi, testDf)
    MAE = mmetric(testDf$DiasAusencia, P, metric = "MAE")
    MAPE = mmetric(testDf$DiasAusencia, P, metric = "MAPE")
    res = cbind(testDf, predicted = P, MAE, MAPE)

    return(MAPE)
  }
}

sol = foreach(i=1:ncols, j=1:ncols, .combine = cbind, .packages="rminer")%dopar%{
  var1 = names(df3[i])
  var2 = names(df3[j])
  name4 = names(df3["DiasAusencia"])

  MAPE = svm3(var1, var2) 

  tmp = matrix(MAPE, ncol = ncols)

  return(tmp)
}

这是我得到的错误

错误{：任务1失败 - “'数据'必须是矢量类型，是 'NULL'“

希望你们能帮我解决这个问题！

提前谢谢。

Foreach循环 - 错误{：任务1失败 - “'数据'必须是矢量类型，是'空'”

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