ランダムフォレストのパラレル化

Question

検索と質問をすることで、私は自分のサーバーのすべてのコアと、ランダムフォレストを実行できる多くのパッケージを使用するために使用できる多くのパッケージを見つけました。

私はこれでかなり新しく、ランダムフォレストのトレーニングを並列化するためのあらゆる方法の間に迷っています。それぞれを使用する理由と回避する理由、またはそれらの特定の組み合わせ（およびcaret？ありまたはなし）の理由でいくつかアドバイスをしてもらえますか？並列化のための

パッケージ：

doParallel、

doSNOW、

doSMP（？廃止）、

doMC

（ mclapplyについて、何？）ランダムフォレストのの

---

パッケージ：

[caret +次のいくつかの]

​​、

parRF、

randomForest、

ranger、

Rborist、

parallelRandomForest（私のRスタジオセッションをクラッシュ...）

おかげ

Answer 1

などparallel execution of random forest in RやSuggestions for speeding up Random ForestsとしてSOには、いくつかの答えは、私が見てしまうこと、ありますで。

これらの投稿は役に立ちますが、少し古いです。 rangerパッケージはランダムフォレストの特に高速な実装です。これを初めてお使いの場合は、モデルトレーニングのスピードを上げる最も簡単な方法かもしれません。 Their paperは、利用可能なパッケージのいくつかのトレードオフについて説明しています。データサイズや機能の数によって、パッケージによって最適なパフォーマンスが異なるものがあります。