r - 如何在缺失值插补中使用 missRanger 的并行计算？

Question

我正在通过 missRanger 估算缺失值，这需要很长时间，因为我有 1000 个变量。我尝试使用并行计算，但它并没有使过程更快。这是代码

library(doParallel)
cores=detectCores()
cl <- makeCluster(cores[1]-1) 
registerDoParallel(cl)
library(missRanger)
train[1:lengthvar] <- missRanger(train[1:lengthvar], pmm.k = 3, num.trees = 100)
stopCluster(cl)

我不确定要向这段代码中添加什么才能使其正常工作。

Answer 1

missRanger 基于 R 中的并行化随机森林实现 -ranger。因此，代码已经在所有内核上运行，而 doParallel 之类的东西只会使代码变得笨拙。

尝试通过 missRanger 的 ... 参数将相关参数传递给 ranger 来加快计算速度，例如

• num.trees = 20 或

• max.depth = 8

相反。

免责声明:我是 missRanger 的作者。