Параллельная обработка вложенных циклов работает неправильно в R

Я пытаюсь запустить вложенный цикл, используя пакеты Parallel() и foreach(), чтобы увеличить скорость, но безуспешно. У меня есть фрейм данных, где первый столбец представляет собой категориальные данные, а остальные скалярные. Я хочу запустить функцию, например caret::bagFDA, с двумя переменными-предикторами и категориальной переменной в качестве переменной ответа, чтобы все возможные комбинации проверялись без повторения. Итак, я ищу «Категорическую ~ Скалярную переменную 1 + Скалярную переменную 2» во вложенном цикле, в котором все комбинации выполняются без повторения.

Когда я пытаюсь запустить обычный вложенный цикл, он работает нормально. Вот воспроизводимый пример:

#Install packages
#install.packages("caret")
#install.packages("dplyr")

start.time <- Sys.time()
#Libraries
library(caret)
library(dplyr)

#Read iris data
data(iris)
iris <- iris[c(ncol(iris), 1:(ncol(iris) - 1))]

#Sampling 50/50 for train and valid
set.seed(2000)
Train <- iris %>% group_by(Species) %>% sample_frac(.5, replace = FALSE)
Valid <- anti_join(iris, Train)


# bagFDA
BAGFDA <- data.frame(Variable_Name1 = character(0), Variable_Name2 = character(0), Accuracy = numeric(0), Kappa = numeric(0))

set.seed(3000)
for(i in 2:(ncol(Train) - 1)) {
  for (j in (i + 1):ncol(Train)) {
    tryCatch({
      formula <- as.formula(paste("as.factor(Species) ~", names(Train)[i], "+", names(Train)[j]))
      bag <- caret::bagFDA(formula, data = Train)
      bag_predict <- predict(bag, newdata = Valid)
      bag_CM <- confusionMatrix(bag_predict, Valid$Species)
      iteration_results <- data.frame(
        Variable_Name1 = names(Train)[i],
        Variable_Name2 = names(Train)[j],
        Accuracy = bag_CM$overall["Accuracy"],
        Kappa = bag_CM$overall["Kappa"]
      )
      BAGFDA <- rbind(BAGFDA, iteration_results)
      print("Good")
    }, error = function(e) {
      cat("ERROR:", conditionMessage(e), "\n")
    })
  }
}
print(BAGFDA)
end.time <- Sys.time()
time.taken <- round(end.time - start.time,2)
time.taken

Я не уверен, что это наиболее оптимизированный способ запуска кода, но он работал нормально и занял около 4 секунд. Однако когда я пытаюсь запустить его параллельно с пакетами Parallel() и foreach(), я не могу добиться того же результата. Вот код, который я пытаюсь:

#Install packages
#install.packages("foreach")
#install.packages("doParallel")
#install.packages("caret")
#install.packages("dplyr")

start.time <- Sys.time()
#Libraries
library(foreach)
library(doParallel)
library(caret)
library(dplyr)

#Read iris data
data(iris)
iris <- iris[c(ncol(iris), 1:(ncol(iris) - 1))]

#Creating clusters
cores = parallel::detectCores() - 1
cluster = parallel::makeCluster(cores, type = "PSOCK")
doParallel::registerDoParallel(cluster)
if (!foreach::getDoParRegistered()) 
{ 
  print("ERROR")
}
print(foreach::getDoParWorkers()) 

#Sampling 50/50 for train and valid
set.seed(2000)
Train <- iris %>% group_by(Species) %>% sample_frac(.5, replace = FALSE)
Valid <- anti_join(iris, Train)

# bagFDA
BAGFDA <- data.frame(Variable_Name1 = character(0), Variable_Name2 = character(0), Accuracy = numeric(0), Kappa = numeric(0))

set.seed(1001)
results <- foreach(i = 2:(ncol(Train) - 1), .combine='cbind') %:%
  foreach (j = (i + 1):ncol(Train), .combine='c') %dopar%
    tryCatch({
      formula <- as.formula(paste("as.factor(Species) ~", names(Train)[i], "+", names(Train)[j]))
      bag <- caret::bagFDA(formula, data = Train)
      bag_predict <- predict(bag, newdata = Valid)
      bag_CM <- confusionMatrix(bag_predict, Valid$Species)
      iteration_results <- data.frame(
        Variable_Name1 = names(Train)[i],
        Variable_Name2 = names(Train)[j],
        Accuracy = bag_CM$overall["Accuracy"],
        Kappa = bag_CM$overall["Kappa"]
      )
      BAGFDA <- rbind(BAGFDA, iteration_results)
      print("Good")
    }, error = function(e) {
      cat("ERROR:", conditionMessage(e), "\n")
    })

print(BAGFDA)
stopCluster(cluster)
end.time <- Sys.time()
time.taken <- round(end.time - start.time,2)
time.taken

Выполнение не показывает никаких ошибок, но фрейм данных BAGFDA не заполняется, результаты всегда имеют значение NULL, а формула всегда (неизвестна). Понятно, что я делаю что-то не так, но определить ошибку не могу. Не могли бы вы мне помочь? Я следую рекомендациям, изложенным в этом документе: https://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/nested.html