如何在R的brms包中全局设置迭代次数与链数？

问题描述 #

在使用brms包批量拟合模型时，希望全局配置迭代次数（iterations）和链数（chains）以避免重复手动指定参数。尝试以下options()设置后，仅mc.cores和brms.backend生效，iter与chains相关设置均未生效：

library(brms)

options(
  brms.iter = 100,          # 未生效
  mc.iter = 100,            # 未生效
  brms.chains = 1,          # 未生效
  mc.chains = 1,            # 未生效
  mc.cores = 4,             # 生效，但命名易混淆（非brms.cores）
  brms.backend = 'cmdstanr' # 生效
)

mdl <- brm(speed ~ dist, data = cars)

解决方案 #

brms并未提供brms.iter或mc.iter这类直接的全局选项来控制迭代次数和链数，以下两种方法可实现全局配置：

方法1：使用brms::set_defaults()（推荐） #

set_defaults()是brms官方提供的用于设置brm()函数默认参数的工具，可直接指定iter、chains等参数：

library(brms)

# 全局设置brm的默认参数
set_defaults(brm,
             iter = 100,
             chains = 1,
             cores = 4,
             backend = "cmdstanr")

# 后续调用brm时自动应用默认参数
mdl <- brm(speed ~ dist, data = cars)

方法2：通过options()设置brms.control #

若需将MCMC相关参数统一归类，可设置brms.control全局选项，将iter、chains放入控制列表：

library(brms)

options(
  brms.control = list(iter = 100, chains = 1),
  mc.cores = 4,
  brms.backend = "cmdstanr"
)

mdl <- brm(speed ~ dist, data = cars)

补充说明 #

• mc.cores生效是因为它属于Stan底层的全局配置选项，而非brms专属；brms.backend是brms官方支持的直接全局选项，因此二者可直接通过options()设置。
• 若后续需要临时覆盖全局设置，只需在调用brm()时手动指定对应参数即可，手动参数优先级高于全局默认值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mat