重複の可能性:
ランダム フォレストを高速化するための提案
129600 X 900 のデータにランダム フォレストを構築したいと考えています。さらに、回帰用に 1000 本以上のツリーが必要です。all_reg は 129600 X 900 データ マトリックスで、train_resp_reg は 129600 ラベル マトリックスである、データに対して次のコードを実行しました。
train_reg <- randomForest(x=as.data.frame(all_reg[,2:dim(all_reg [2]]),
y=as.numeric(train_resp_reg),ntree=100)
コードは単一のプロセッサで 3 日以上実行されており、まだ実行されているので、もっと高速に実行するソリューションがあるかどうか疑問に思っています。64 コアのサーバーにアクセスできるので、このコードを作成する方法できるだけ速く走る？
任意の提案をいただければ幸いです