Это продолжение предыдущего вопроса об изучении нескольких моделей.
Вариант использования заключается в том, что у меня есть несколько наблюдений для каждого объекта и Я хочу подготовить модель для каждого из них. См. Hadley отличная презентация о том, как это сделать.
Короче говоря, это можно сделать с помощью dply
и purr
следующим образом:
library(purrr)
library(dplyr)
library(fitdistrplus)
dt %>%
split(dt$subject_id) %>%
map( ~ fitdist(.$observation, "norm"))
Итак, поскольку построение модели является неловко параллельной задачей, я был
интересно, если dplyr
, purrr
имеют простой в использовании механизм распараллеливания для таких задач (например, параллельный map
).
Если эти библиотеки не обеспечивают легкую распараллеливание, это может быть сделано с использованием классических библиотек распараллеливания R (parallel
, foreach
и т.д.)?