後來參考了celestialgod大這篇的範例#1Hocf0cY (R_Language) 改用snowfall進行平行運算 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 雖然還是寫得有點不明不白的= = 不過總算把速度提升到只花不到150秒 之前至少要15分鐘 看到task manager裡面好多r session把CPU佔滿滿 就覺得過癮 另外發現吃效能的其實不在lm，而是step， 可能還要再看看有沒有更好的方法可以取代掉這函數 ※ 引述《MADNUG (就是比你長)》之銘言： : [問題類型]: : : 效能諮詢(我想讓R 跑更快) : : [問題敘述]: : 最近在用cross-validation來model selection : 在目前的樣本隨機抽取(with replacement)N筆後配適模型 : 上述步驟重複100次， : 接著N改為N+5，再重複100次，如此N+5k一直做下去 : 目前是用for-loop : 但覺得跑得好慢 : 於是在想說不知是否能用apply族的函數 : 但看了說明，大多是對data.fram的每個欄執行function : 好像沒發現有對整個data.fram執行function : 故上來請教一下 : 有想過不然創建個維度100的LIST，每個LIST都是一整個data.fram : 不過還沒試不知道可不可行= = : [程式範例]: : : http://pastebin.com/avAHvyhd : : [環境敘述]: : : R version 3.2.2 (2015-08-14) : Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) : Running under: Windows 8 x64 (build 9200) : : [關鍵字]: : : 選擇性，也許未來有用 : -- 唔～ ? 呃～ ○ ─○○ _仄_○ √_/￣\ (欲拒還迎) (排山倒海) --

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