※ 引述《ror (回血375)》之銘言： : [問題敘述]: : 請簡略描述你所要做的事情，或是這個程式的目的 : 各位前輩好 : 想請教一個問題 : 目前我手上有大概幾百萬(快到千萬)組資料 一組資料是兩筆內容 : 現在要對每一組資料跑lm()回歸後 取出相關係數與P-value 等等資訊 : 但因為要跑的量實在是太大量了 導致速度很慢 已經使用parallel : 目前寫法是 loop-> lm() ->summary-> 取出value : 想請問是否有方式避免重複宣告lm()物件 ...或是其他可以提升速度的方式 : 感謝 Orz 以下可能跟原PO的問題關係小了一點XD 我提供一個利用RcppArmadillo and RcppParallel做 leave-one-out cross validation (LOOCV) 的例子 十萬個樣本做LOOCV: 程式：http://pastebin.com/4JK6VSd7 在我的電腦上跑一次花了173.79秒 (平均一次 0.17 milliseconds) 這個應該遠比用R的迴圈快很多... 記憶體使用的部分也保持在300MB以下，基本上不太會用到太多記憶體做暫存 給一個簡單的比較： mses = vector('numeric', N) st = proc.time() for (i in 1:N){ coef_lm = coef(lm.fit(cbind(1, X[-i,]), y[-i])) mses[i] = y[i] - c(1, X[i,]) %*% coef_lm } proc.time() - st 上面的程式在N = 5000大概花10秒，Rcpp的版本只需要0.3秒 題外話，Rcpp真的值得一學，如果想要直接使用R的BLAS可以考慮RcppArmadillo 如果覺得內建的BLAS太慢可以考用RcppEigen (他本身的BLAS也算是夠快的) 不過最簡單的方式就是用RRO，或是在linux/mac上也可以考慮openblas 最後再搭配RcppParallel就可以得到很大的加速了XDD PS: 裡面有一段程式是避免RcppParallel跟RRO使用的MKL用到過多的thread 而造成速度的拖累，所以寫了一段去減少MKL使用的thread 在有超執行緒(HT)的電腦上，MKL會用2個，其餘則是使用1個thread PS2: RRO是Revolution R Open 最後，原PO的問題也並不複雜，相關係數跟p-value可以分別透過 RcppArmadillo:::cor跟Rcpp:::pt做處理，如果有任何問題，歡迎討論XD Rcpp:::pt用法： http://stackoverflow.com/questions/20144528/how-use-correctly-rcpppt 補充，如果要用K-fold可以用下面的函數去生成cvIndex: (剛好有現成的，順便分享XD) 好讀版：http://pastebin.com/RhJx3kLs uvec cvfold_index_f(const uword n, const uword fold) { uword fold_n = n / fold, rem = n - fold_n * fold; uvec tmp_vec = linspace<uvec>(0, fold - 1, fold), index = vectorise(repmat(tmp_vec, fold_n, 1)); if (rem > 0) index = join_cols(index, index.head(rem)); // random permutation int j; for (int i = 0; i < n; i++) { j = as_scalar(randi<uvec>(1, distr_param(i, n - 1))); index.swap_rows(i, j); } return index; } --

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