我在使用R中的Caret来运行xgboost算法，以解决一个机器学习分类问题。

运行以下R代码后，我收到了如下的警告信息：

cl <- makeCluster(10, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)
caret.cv <- train(market ~ ., 
                  data = mydata.train, 
                  method = "xgbTree", 
                  tuneGrid = tune.grid, 
                  trControl = train.control)
Warning messages:
1: closing unused connection 12 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
2: closing unused connection 11 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
3: closing unused connection 10 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
4: closing unused connection 9 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
5: closing unused connection 8 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
6: closing unused connection 7 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
7: closing unused connection 6 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
8: closing unused connection 5 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
9: closing unused connection 4 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)
10: closing unused connection 3 (<-[-John-laptop.mycompany.local:11916)

我可以忽略这些警告继续进行分析吗，还是说背后有什么问题？

回答：

这个太长了，不适合作为评论…

当你启动集群时，R 会与每个进程建立连接。这些警告信息仅仅是连接被自动关闭的提示。

更优雅的做法是停止你的集群并显式地关闭它们，但如果你没有遇到任何问题，你可以合理地忽略这些警告。

像stopCluster(cl)这样的命令（取决于你加载了哪些库）会停止集群，但有时候你仍然会收到关于未使用连接的错误信息 – 这不太可能是一个真正的问题，因为你并没有接近连接限制。

请注意，10个线程对于笔记本电脑来说可能过多 – 你可以尝试使用parallel包中的detectCores()来获取处理器数量，并使用这个数量。