後来参考了celestialgod大这篇的范例#1Hocf0cY (R_Language) 改用snowfall进行平行运算 速度大大大大大幅提升，真是太神奇了! 程式更新如下 http://pastebin.com/avAHvyhd 虽然还是写得有点不明不白的= = 不过总算把速度提升到只花不到150秒 之前至少要15分钟 看到task manager里面好多r session把CPU占满满 就觉得过瘾 另外发现吃效能的其实不在lm，而是step， 可能还要再看看有没有更好的方法可以取代掉这函数 ※ 引述《MADNUG (就是比你长)》之铭言： : [问题类型]: : : 效能谘询(我想让R 跑更快) : : [问题叙述]: : 最近在用cross-validation来model selection : 在目前的样本随机抽取(with replacement)N笔後配适模型 : 上述步骤重复100次， : 接着N改为N+5，再重复100次，如此N+5k一直做下去 : 目前是用for-loop : 但觉得跑得好慢 : 於是在想说不知是否能用apply族的函数 : 但看了说明，大多是对data.fram的每个栏执行function : 好像没发现有对整个data.fram执行function : 故上来请教一下 : 有想过不然创建个维度100的LIST，每个LIST都是一整个data.fram : 不过还没试不知道可不可行= = : [程式范例]: : : http://pastebin.com/avAHvyhd : : [环境叙述]: : : R version 3.2.2 (2015-08-14) : Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) : Running under: Windows 8 x64 (build 9200) : : [关键字]: : : 选择性，也许未来有用 : -- 唔～ ? 呃～ ○ ─○○ _仄_○ √_/￣\ (欲拒还迎) (排山倒海) --

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