Question

我尝试进行10倍交叉验证，并使用并行处理（parLapply）估算联合模型的模型性能。我试图找出我收到错误消息的原因： “checkForRemoteErrors（val）出错：五个节点产生错误：对象'周'未找到”

代码如下：

# Validation using 10-fold CV
    library("parallel")
    set.seed(123)
    V <- 10
    n <- nrow(dfC)
    splits <- split(seq_len(n), sample(rep(seq_len(V), length.out = n)))
    CrossValJM <- function (i) {
        library("JM")
        library("nlme")
        trainingData <- dfL[!dfL$ID %in% i, ]
        trainingData_ID <- trainingData[!duplicated(trainingData$ID), ]
        testingData <- dfL[dfL$ID %in% i, ]

        lmeFit <- lme(DA ~ ns(Week, 2), data = trainingData,
                           random = ~ ns(Week, 2) | ID)
        coxFit <- coxph(Surv(TT_event, Event) ~ Gender * Age, data = 
                           trainingData_ID, 
                             x = TRUE)

        jointFit <- jointModel(lmeFit, coxFit, timeVar = "Week")

        pe <- prederrJM(jointFit, newdata = testingData, Tstart = 10, 
                                                  Thoriz = 20)
        auc <- aucJM(jointFit, newdata = testingData, Tstart = 10, 
                                                  Thoriz = 20)
        list(pe = pe, auc = auc)
    }

    cl <- makeCluster(5)
    res <- parLapply(cl, splits, CrossValJM)
    stopCluster(cl)

函数本身被接受但是在运行Cluster命令时遇到这个错误，它提到它无法识别函数内给出的对象..它们是否应该在函数本身中定义？或者我没有正确使用parLapply函数？

P.S。：数据如下（dfL是长度为~1000且dfC~200的数据帧）：

dfL <- data.frame(ID = c(1, 1, 1, 2, 2, 3), DA = c(0.4, 1.8, 1.2, 3.2, 3.6, 2.8), Week = c(0, 4, 16, 4, 20, 8), Event = c(1, 1, 1, 0, 0, 1), TT_Event = c(16, 20, 8), Gender = c(0, 0, 0, 1, 1, 0), Age = c(24, 24, 24, 56, 56, 76))

dfC <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4, 5, 6), DA = c(1.2, 3.6, 2.8, 2.4, 1.9, 3.4), Week = c(16, 20, 8, 36, 24, 32), Event = c(1, 0, 1, 1, 1, 0), TT_Event = c(16, 20, 8, 36, 24, 32), Gender = c(0, 1, 0, 0, 1, 1), Age = c(24, 56, 76, 38, 44, 50))

Thnx：）

Answer 1

Stack Overflow已经回答了非常相关的问题。基本上，您有三种解决方案：

使用clusterExport将所需的变量导出到群集（最常用的方法）
将所有变量作为函数CrossValJM的参数传递，以便它们自动导出到集群（我更喜欢的解决方案，编程最正确的解决方案）
使用包future，它应该自动检测要导出的变量（懒惰的解决方案，但似乎也运行良好）

请参阅示例this。

检查远程错误（val）时出错：5个节点产生错误：找不到对象

1 个答案: