在串行执行随机森林时，它在我的系统上使用8GB的RAM，而在并行执行时，它使用超过两倍的RAM(18GB)。并行执行时如何将其保持在8GB？代码如下:install.packages('foreach')install.packages('doSMP')install.packages('randomForest')library('foreach')library('doSMP')library('randomForest')NbrOfCores 最佳答案 首先，SMP将复制输入，以便每个进程都有自己的副本。这可以通过使用mu
我想在具有50M+观察值和2个预测变量的大型数据集上运行lm()。分析在只有10GB存储数据的远程服务器上运行。我已经对从数据中采样的10K观察结果进行了“lm()”测试，结果对象的大小为2GB+。我只需要从lm()返回的“lm”类对象来生成模型的汇总统计信息(summary(lm_object))和进行预测(predict(lm_object))。我对lm的选项model,x,y,qr做了一些实验。如果我将它们全部设置为FALSE我将大小减小38%library(MASS)fit1=lm(medv~lstat,data=Boston)size1但是summary(fit2)#Erro
我想在具有50M+观察值和2个预测变量的大型数据集上运行lm()。分析在只有10GB存储数据的远程服务器上运行。我已经对从数据中采样的10K观察结果进行了“lm()”测试，结果对象的大小为2GB+。我只需要从lm()返回的“lm”类对象来生成模型的汇总统计信息(summary(lm_object))和进行预测(predict(lm_object))。我对lm的选项model,x,y,qr做了一些实验。如果我将它们全部设置为FALSE我将大小减小38%library(MASS)fit1=lm(medv~lstat,data=Boston)size1但是summary(fit2)#Erro
lm默认设置model=TRUE，这意味着用于学习的整个数据集被复制并与拟合对象一起返回。这由predict使用，但会产生内存开销(示例如下)。我想知道，复制的数据集是否用于predict以外的任何其他原因？不是必须回答，但我也想知道出于predict以外的原因存储数据的模型。示例object.size(lm(mpg~.,mtcars))#>45768bytesobject.size(lm(mpg~.,mtcars,model=FALSE))#>28152bytes更大的数据集=更大的开销。动机为了分享我的动力，twidlr包强制用户在使用predict时提供数据。如果这使得在学习时复
lm默认设置model=TRUE，这意味着用于学习的整个数据集被复制并与拟合对象一起返回。这由predict使用，但会产生内存开销(示例如下)。我想知道，复制的数据集是否用于predict以外的任何其他原因？不是必须回答，但我也想知道出于predict以外的原因存储数据的模型。示例object.size(lm(mpg~.,mtcars))#>45768bytesobject.size(lm(mpg~.,mtcars,model=FALSE))#>28152bytes更大的数据集=更大的开销。动机为了分享我的动力，twidlr包强制用户在使用predict时提供数据。如果这使得在学习时复
我的问题在于对大数据集(大约2500万行和10列，即大约1GB数据)的简单计算。我的系统是:32bits/Windows7/4GbRam/RStudio0.96,R2.15.2我可以使用BigMemory包来引用我的数据库。并在我的数据库上使用函数。我也可以使用ff包、filehash等来做到这一点。问题是在计算简单计算(如唯一值、平均值等)时，我遇到了典型的问题"cannotallocatevectorsizenmb"，其中n可以小至70mb-95mb等。我知道到目前为止提供的所有(我认为)解决方案:increaseRAM.launchRwithinlinecode"--max-me
我的问题在于对大数据集(大约2500万行和10列，即大约1GB数据)的简单计算。我的系统是:32bits/Windows7/4GbRam/RStudio0.96,R2.15.2我可以使用BigMemory包来引用我的数据库。并在我的数据库上使用函数。我也可以使用ff包、filehash等来做到这一点。问题是在计算简单计算(如唯一值、平均值等)时，我遇到了典型的问题"cannotallocatevectorsizenmb"，其中n可以小至70mb-95mb等。我知道到目前为止提供的所有(我认为)解决方案:increaseRAM.launchRwithinlinecode"--max-me
运行多个模型后，我需要在我的R脚本上运行system()命令来关闭我的EC2实例，但是当我到达那个点时，我得到:cannotpopen'ls',probablereason'Cannotallocatememory'注意:对于这个问题，我什至尝试了ls但这不起作用我的脚本流程如下加载模型(约2GB)挖掘文档并写入MySQL数据库上述步骤重复大约20次，不同的模型平均大小为2GB终止实例此时我需要调用system("sudoshutdown-hnow")并且没有任何反应，但是当我尝试system("sudoshutdown-hnow",intern=TRUE)我得到分配错误。在调用关机之
运行多个模型后，我需要在我的R脚本上运行system()命令来关闭我的EC2实例，但是当我到达那个点时，我得到:cannotpopen'ls',probablereason'Cannotallocatememory'注意:对于这个问题，我什至尝试了ls但这不起作用我的脚本流程如下加载模型(约2GB)挖掘文档并写入MySQL数据库上述步骤重复大约20次，不同的模型平均大小为2GB终止实例此时我需要调用system("sudoshutdown-hnow")并且没有任何反应，但是当我尝试system("sudoshutdown-hnow",intern=TRUE)我得到分配错误。在调用关机之
我正在尝试通过一个通用ID合并两个相当大的数据集-但并不荒谬(360,000X4、57,000X4)-数据集。我尝试了常规的merge()、merge.data.table()和sqldf()。每次我一直用完内存(cannotallocatevectorofsize...)。有什么解决办法吗？还是R是一个糟糕的数据合并工具？head()如下(我正在尝试合并STUDENT.NAME):ID10STUDENT.NAMEFATHER.NAMEMOTHER.NAME11DEEKSHITHJJAYANNASWARNA24MANIKANTHADDEVARAJMANJULA35NAGESHTTHIM
