Вопрос или проблема
Я работаю с моделями Кокса, и когда я добавляю больше переменных, я сталкиваюсь с проблемой памяти. Я пытался выделить подмножество моего датафрейма, выбрав столбцы с интересующими переменными, но даже тогда я сталкиваюсь с этой проблемой. Как я могу это преодолеть?
Мои данные содержат около 451,557 наблюдений с 270 переменными. 70 процентов переменных являются категориальными (строки).
coxdf_2<- coxph(surv_df ~ NS_group + age_at_recruitment + Gender + Alcohol_drinking +
Smoking + Diabetes + BMI + +Hypertention,
method="breslow", data = DFMODEL)
Error: cannot allocate vector of size 16.1 Gb
coxdf_3<- coxph(surv_df ~ NS_group + SOC+ towndep_I + Education+age_at_recruitment +
Gender + Alcohol_drinking + Smoking + Diabetes + BMI +
+Hypertention,
method="breslow", data = DFMODEL)
Error: cannot allocate vector of size 24.4 Gb
Если вы используете 64-битную версию R на Windows (я не уверен о других операционных системах), вы можете выделить дополнительную память для R с помощью функции memory.limit.
memory.limit(size = 25000) ## лимит устанавливается в Мб
32-битная версия (в зависимости от системы, 32-битная она или 64-битная) ограничена до 2-4 Гб.
Вы можете подробнее прочитать о пределах памяти в R.
Несмотря на все это, я бы сделал шаг назад, чтобы убедиться, действительно ли мне нужно работать со всеми этими данными, и рассмотрел бы альтернативные варианты.
Ответ или решение
Так как вы столкнулись с проблемой выделения памяти при работе с моделями Кокса, важно рассмотреть несколько аспектов для оптимизации памяти и повышения эффективности работы с большими данными.
Причины и решение проблемы недостатка памяти:
-
Объем данных и их структура: Ваш набор данных содержит 451,557 наблюдений с 270 переменными, из которых 70% составляют категориальные (текстовые) переменные. Такие данные могут значительно увеличивать требуемый объем памяти.
-
Операционная система и версия R: Если вы используете 64-битную версию R, у вас есть возможность увеличить лимиты памяти, используя функцию
memory.limit(). Это может помочь в краткосрочной перспективе, но не следует считать это долгосрочным решением, если физическая память вашего устройства также ограничена. -
Оптимизация данных: Перед тем как увеличивать лимиты памяти, рассмотрите возможность оптимизации вашего набора данных.
- Конвертация категориальных переменных: Постарайтесь преобразовать текстовые переменные в факторные, если это возможно. Это может значительно снизить использование памяти.
- Выборочные переменные: Если не все переменные критически важны для вашей модели, исключите те, которые менее значимы.
-
Альтернативные методы обработки данных: Возможно, стоит рассмотреть использование специализированных пакетов или сред анализа данных, которые оптимизированы для работы с большими объемами данных, таких как
data.tableилиdplyrв R. -
Оцените возможность снижения размерности данных: Рассмотрите методы снижения размерности, такие как метод главных компонентов (PCA), чтобы уменьшить количество переменных и, следовательно, поток данных в модель.
-
Параллельная обработка и разделение вычислений: Если у вас есть доступ к высокопроизводительному железу или облачному решению, можно распределить вычислительную нагрузку, чтобы избежать проблем с памятью.
Заключение: Проблема выделения памяти — это актуальная задача при работе с большими данными. Рассмотрите использование более эффективных способов обработки данных и оптимизации использования памяти. Это не только поможет избежать ошибок, связанных с нехваткой памяти, но и позволит более эффективно использовать ресурсы вашей машины. Если вы хотите глубже разобраться в вопросах памяти в R, рекомендую ознакомиться с документацией по лимитам памяти в R.
Таким образом, стратегия оптимизации памяти и правильный выбор инструментов и методов обработки данных являются ключевыми факторами для успешной работы с моделями Кокса и большими объемами данных.