加快随机森林速度的建议

我正在做一些工作randomForest包，虽然效果很好，但可能很耗时。有人对加快速度有什么建议吗？我使用的是带有双核 AMD 芯片的 Windows 7 盒子。我知道 R 不是多线程/处理器，但很好奇是否有任何并行包（rmpi, snow, snowfall等）曾工作过randomForest东西。谢谢。

EDIT:

我正在使用 rF 进行一些分类工作（0 和 1）。数据大约有 8-12 个变量列，训练集是 10k 行的样本，因此它的大小不错，但并不疯狂。我正在运行 500 棵树，并尝试 2、3 或 4 棵树。

编辑2： 这是一些输出：

> head(t22)
  Id Fail     CCUse Age S-TFail         DR MonInc #OpenLines L-TFail RE M-TFail Dep
1  1    1 0.7661266  45       2 0.80298213   9120         13       0  6       0   2
2  2    0 0.9571510  40       0 0.12187620   2600          4       0  0       0   1
3  3    0 0.6581801  38       1 0.08511338   3042          2       1  0       0   0
4  4    0 0.2338098  30       0 0.03604968   3300          5       0  0       0   0
5  5    0 0.9072394  49       1 0.02492570  63588          7       0  1       0   0
6  6    0 0.2131787  74       0 0.37560697   3500          3       0  1       0   1
> ptm <- proc.time()
> 
> RF<- randomForest(t22[,-c(1,2,7,12)],t22$Fail
+                    ,sampsize=c(10000),do.trace=F,importance=TRUE,ntree=500,,forest=TRUE)
Warning message:
In randomForest.default(t22[, -c(1, 2, 7, 12)], t22$Fail, sampsize = c(10000),  :
  The response has five or fewer unique values.  Are you sure you want to do regression?
> proc.time() - ptm
   user  system elapsed 
 437.30    0.86  450.97 
> 

该手册的foreach包中有一个关于并行随机森林的部分 （使用 foreach 包 http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf，第 5.1 节）：

> library("foreach")
> library("doSNOW")
> registerDoSNOW(makeCluster(4, type="SOCK"))

> x <- matrix(runif(500), 100)
> y <- gl(2, 50)

> rf <- foreach(ntree = rep(250, 4), .combine = combine, .packages = "randomForest") %dopar%
+    randomForest(x, y, ntree = ntree)
> rf
Call:
randomForest(x = x, y = y, ntree = ntree)
Type of random forest: classification
Number of trees: 1000

如果我们想要创建一个有 1000 棵树的随机森林模型，而我们的计算机有四棵树 核，我们可以通过执行以下命令将问题分成四个部分randomForest函数四次，与ntree参数设置为 250。当然，我们必须结合结果randomForest对象，但是randomForest包带有一个名为的函数combine.