问题描述
我在 R 中使用 attrEval 包中的 CORElearn 函数来使用 Relieff 算法执行特征选择。当我使用超过 75000 列的数据集时，该函数会失败并且我得到了堆栈溢出错误的保护。
这发生在两台不同的机器上：一台运行 Windows 10 的机器，配备 128 Gb 的 RAM 和两个英特尔至强处理器，配备 8 核，以及一台运行 Ubuntu 18.4 的机器，配备 128 Gb 的 RAM 和 40 核。
这里有两个代码片段，第一个有效，第二个给了我错误（注意，第一个需要大约 10 分钟才能运行）
library(CORElearn)
test_ok <- matrix(rnorm(75000*40,10),nrow = 40)
test_ok <- as.data.frame(test_ok)
test_ok$outcome <- c(rep("A",20),rep("B",20))
otpt <- attrEval(formula = 75001,data = test_ok,estimator = "ReliefFequalK")
library(CORElearn)
test_not_ok <- matrix(rnorm(100000*40,nrow = 40)
test_not_ok<- as.data.frame(test_not_ok)
test_not_ok$outcome <- c(rep("A",20))
otpt <- attrEval(formula = 100001,data = test_not_ok,estimator = "ReliefFequalK")
我在打开的 R 终端中运行我的代码，并将 --max-ppsize 参数设置为最大值。 attrEval 函数还有一个 maxThreads 参数，可以将其设置为 1 以强制单线程，如果我这样做，行为完全相同。
由于这发生在两台不同的机器上，我想这可能只是我对该功能的要求过高，但我很想知道是否有我可以尝试解决的问题。
解决方法
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