#r #parallel-processing #lasso-regression
Вопрос:
поэтому я пытаюсь запустить строгое ЛАССО в R с пакетом rlassologit . Поскольку это занимает много времени, я хотел бы распараллелить его. Теперь, для glmnet Я знаю , что есть вариант parallel=TRUE , есть ли что-то подобное для rlassologit?
Это мой код:
lasso.fit_SUM <- rlassologit(y.train.loop ~ x.train.loop, post=T)
и это моя неверная попытка:
lasso.fit_SUM <- foreach(ntree=rep(50, 4), .combine=combine, .packages='hdm') %dopar% rlassologit(y.train.loop ~ x.train.loop, post=T)
Заранее спасибо