Paralelizando o pacote de interpolação usando doSMP

ATUALIZAÇÃO: o sinal de intercalação agora usa foreachinternamente, portanto, essa pergunta não é mais realmente relevante. Se você pode registrar um back-end paralelo em funcionamento foreach, o caret o usará.

Eu tenho o pacote de interpolação para R e sou interessante em usar a trainfunção para validar cruzadamente meus modelos. No entanto, quero acelerar as coisas e parece que o sinal de intercalação fornece suporte para processamento paralelo. Qual é a melhor maneira de acessar esse recurso em uma máquina Windows? Eu tenho o pacote doSMP , mas não consigo descobrir como converter a foreachfunção em uma lapplyfunção, para que eu possa passar para a trainfunção.

Aqui está um exemplo do que eu quero fazer, a partir da traindocumentação: É exatamente isso que eu quero fazer, mas usando o doSMPpacote, e não o doMPIpacote.

## A function to emulate lapply in parallel
mpiCalcs <- function(X, FUN, ...)
}
    theDots <- list(...)
    parLapply(theDots$cl, X, FUN)
{

library(snow)
cl <- makeCluster(5, "MPI")

## 50 bootstrap models distributed across 5 workers
mpiControl <- trainControl(workers = 5,
    number = 50,
    computeFunction = mpiCalcs,
    computeArgs = list(cl = cl))

set.seed(1)
usingMPI <- train(medv ~ .,
    data = BostonHousing,
    "glmboost",
    trControl = mpiControl)

Aqui está uma versão da função mbq que usa os mesmos nomes de variáveis ​​que a documentação da lapply:

felapply <- function(X, FUN, ...) {
    foreach(i=X) %dopar% {
        FUN(i, ...)
    }       
}

x <- felapply(seq(1,10), sqrt)
y <- lapply(seq(1,10), sqrt)
all.equal(x,y)

Tentar

computeFunction=function(onWhat,what,...){foreach(i=onWhat) %do% what(i,...)},

A Caret já faz isso internamente para você como parte da train()função; consulte a seção inferior da página da Web sobre caret para iniciantes.