我使用R和线性回归方法函数lm()来构建零售店业务销售的预测模型。在我的数据集中的许多依赖特征变量中，有一些分类（因子）特征可以采用数千个不同的值，例如邮政编码（和/或城市名称）。例如，仅加利福尼亚就有超过6000种不同的邮政编码;如果我改为使用城市，那么有超过400个城市。
我知道lm（）为分类要素的每个值创建一个变量。问题是当我运行lm（）时，变量的爆炸需要大量的内存并且需要很长时间。如何使用我的分类变量来避免或处理这种情况？
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您从邮政编码转移到城市的直觉很好。然而，问题是，是否存在进一步的空间聚合水平，它将捕获重要的空间变化，但是会导致创建较少的分类（即虚拟）变量？大概。根据您的问题，简单地包括农村/郊区/城市的假人可能只需要你。
在您的情况下，地理区域可能是捕获社会经济数据变化的代理。如果是这样，为什么不直接包括社会经济数据。为此，您可以使用您的城市/邮政数据链接到美国人口普查数据。
但是，如果您确实需要/想要包含城市，请尝试估算固定效果模型。内部估计器导致时间不变的分类系数，例如您的城市系数。
即使您找到了一种方法来获得R中400个城市的OLS估计值，我也强烈鼓励您不要使用OLS估算器，使用Ridge或Lasso估算器。除非您的数据量很大（自使用R以来它不会太大），否则包含如此多的虚拟变量将大大降低自由度，这可能导致过度拟合且通常估计不足的系数和标准错误。
在稍微复杂一点的语言中，当自由度较低时，当你估计OLS是“不适定”时你解决的最小化问题，因此你应该使用正则化。例如，岭回归（即Tikhonov正则化）将是一个很好的解决方案。但请记住，岭回归是一种有偏差的估计，因此您应该进行偏差校正。
我的解决方案按照我的偏好顺序排列：
如果您不喜欢我的建议，我建议您在交叉验证时提出这个问题。 IMO你的问题更接近统计问题而不是编程问题。