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## Example code ##
## Select your own reading method, as shown below ##
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mydatas <- system.file("extdata", "all.input.csv", package = "ParallelDSM")
sampledatas <- system.file("extdata", "covariate", package = "ParallelDSM")
ParallelInit(mydatas,sampledatas,"socd030 ~ twi + dem + pa")
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## If you want to use test cases, load the relevant data sets ##
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# Select the data set that comes with this package
# data("df.input", package = "ParallelDSM")
# data("df.dem", package = "ParallelDSM")
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## Use the data file references that come with this package ##
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# sampledatas <- system.file("extdata", "covariate", package = "ParallelDSM")
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## Select your own data file references, as shown below ##
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# sampledatas <- "C:/mySampleDatas/"
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## Use ParallelInit functions to process the data that is loaded in ##
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# ParallelInit(myinput,sampledata,"socd030 ~ twi + procur + dem")
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## This function is the main function that performs parallel computations ##
## The outpath field refers to the filename of the data output ##
## The mymodels field has three modes to choose from: QRF,RF and MLR ##
## 'QRF' stands for Quantile Regression Forest Model Prediction Method ##
## 'RF' stands for Random Forest Model Prediction Method ##
## 'MLR' stands for Multiple Linear Regression Prediction Model ##
## 'from' and 'to' are reserved fields that can be left unused by the user##
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# ParallelComputing(outpath = "myoutputs", mymodels = "MLR")
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