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Regrouper par blocs le bootstrap

Vous étudiez la façon dont les universités collaborent entre elles en recherche et développement. Vous avez dans votre environnement une liste de 100 trames de données, ls_edu. Chaque trame de données contient des cotes de collaboration pour les universités d'un pays donné.

Vous avez aussi la fonction rating_quants() qui calcule les quantiles de la cote de collaboration pour une trame de données.

Vous disposez de cinq cœurs pour effectuer ce calcul. Vous avez essayé d'appliquer rating_quants() à ls_edu avec future_map_dfr(), mais l'ordinateur a manqué de mémoire vive (RAM) et votre session R s'est interrompue. Vous avez décidé d'utiliser une taille de bloc de 35 afin que pas plus de trois bootstrap ne s'exécutent en même temps. Le paquet furrr est déjà chargé pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Programmation parallèle en R

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Instructions de l’exercice

  • Planifier une exécution multisession avec cinq travailleurs.
  • Créer une configuration pour les fonctions future_map_dfr() et préciser une taille de bloc de 35.
  • Fournir cette configuration à l'argument approprié de future_map_dfr().
  • Revenir à un plan séquentiel.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Plan a multisession of five workers
___

# Make a configuration specifying chunk size
config <- ___
future_map_dfr(ls_edu, rating_quants,
# Supply the configuration to the correct argument
               ___ = ___,
               .id = "country")

# Revert to sequential plan
___
Modifier et exécuter le code