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棵树用于回归。我在我的数据上执行了以下代码，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)
代码已在单个处理器上运行超过3天并且它仍在运行，所以我想知道是否有任何解决方案可以更快地运行它，我可以访问具有64个内核的服务器，所以如何让这段代码尽可能快地运行？
任何建议表示赞赏