可能重复：
加快随机森林的建议
我想在我的数据 129600 X 900 上构建随机森林。此外，我希望有不少于 1000 棵树进行回归。我对我的数据执行了以下代码，其中 all_reg 是 129600 X 900 数据矩阵，train_resp_reg 是 129600 标签矩阵
train_reg <- randomForest(x=as.data.frame(all_reg[,2:dim(all_reg [2]]),
y=as.numeric(train_resp_reg),ntree=100)
代码已经在一个处理器上运行了3天多了，它还在运行，所以我想知道是否有任何解决方案可以更快地运行它，我可以访问一个64核的服务器，那么如何制作这个代码尽可能快地跑？
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