我有一个问题。我在其他地方寻找答案，但无法解决我的问题。有人可以帮助我吗？
我有一个大约100万条记录的数据集，其中包含三个变量：N（数字），X（因子），E（数字）。变量X大约有100个级别。当我尝试运行相同的代码，但用另一个协变量Y（只有4个级别）替换X时，它的工作正常。也许它与变量X本身有关？例如，某些级别的X只有真正的低频率出现，而Y则不是这样。所以这是一个问题（因为bigglm将数据分成块，而不是每个块可能拥有所有级别的X）？< / p>
我的机器只有2 GB RAM。其中一个目标是在R中使用包，这样当在更大的数据集上再现代码时，它仍然有效。
如果您需要更多详细信息，请询问我，我会提供给他们。
str（数据）给出以下内容：
'data.frame' : 967821 obs. of 13 variables:
$ E : num 0.6694 0.418 0.0546 0.1612 0.071 ...
$ Y : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 3 2 1 1 1 1 1 4 ...
$ ?? : Factor w/ 2 levels "??",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ ?? : Factor w/ 38 levels "??","??",..: 37 29 11 21 24 23 16 36 19 36 ...
$ ?? : num 77 43 66 72 96 43 45 78 53 65 ...
$ ?? : num 7.29 12.42 21.88 5.78 2.62 ...
$ ?? : Factor w/ 1150 levels "1000","1020",..: 494 1003 456 183 163 1055 881 128 1019 1041 ...
$ ?? : num 52.5 78 37.7 41.1 64.3 ...
$ ?? : Factor w/ 31 levels "1","2","3","4",..: 22 11 3 3 11 2 11 11 3 2 ...
$ ?? : num 34.2 48.9 12.2 19.8 44.3 ...
$ N : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ ?? : Factor w/ 2 levels "1","2": 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 ...
$ X : Factor w/ 89 levels "18","19","20",..: 36 61 21 24 47 36 48 67 17 18 ...
我的代码如下：
library(ffbase)
library(biglm)
data = as.ffdf(data)
regglm2=bigglm.ffdf(N~X+offset(log(E)),data=data, family=poisson(), maxit=100, chunksize=10000)
错误如下：
警告讯息： 在bigglm.function（formula = formula，data = datafun，...）中： 耗尽了迭代而未能收敛
答案 0 :(得分：1)
两个问题，根据机器资源，其中任何一个都可以被视为答案：
1）您是否增加了控制列表中的迭代次数？ maxit控制该值并默认为较小的数字。尝试增加到25
2）您确定需要bigglm吗？您是否仅使用glm进行了尝试？这不是一个非常大的对象。如果您使用的是4GB计算机，那么请确保在启动配置中使用最少的程序和Windoze内容（无论显示器的下边框上的那些小程序是否被调用），并且不要在其他程序中运行R.