R語言本身不支持分布式訓練，但可以結合其他工具來實現機器學習算法的分布式訓練，如Spark和H2O等。
install.packages("sparklyr")
library(sparklyr)
sc <- spark_connect(master = "local")
然后使用sparklyr包提供的函數來進行機器學習算法的分布式訓練，如下所示：
# 從本地文件加載數據
iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
# 使用Spark的ML庫進行訓練
model <- ml_linear_regression(iris_tbl, Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length)
install.packages("h2o")
library(h2o)
h2o.init()
然后使用h2o包提供的函數來進行機器學習算法的分布式訓練，如下所示：
# 從本地文件加載數據
iris_h2o <- as.h2o(iris)
# 使用H2O進行訓練
model <- h2o.glm(x = c("Sepal.Width", "Petal.Length"), y = "Sepal.Length", training_frame = iris_h2o)
通過以上方法，可以在R語言中實現機器學習算法的分布式訓練。
