Question

我有一个“培训”和“测试” .xdf文件。我正在尝试使用rxDForest函数为回归树建模，但是当我包含一个具有49个级别的分类变量country_id时，作为预测变量，该函数只是没有完成，我需要结束会话。在没有分类变量的情况下，效果也很好。

以下是命令：

# load necessary package ---
library(RevoScaleR)
water.Dforest_2014 <- rxDForest(status.f ~  Report.Month + fecal_coliform_value  +  Yrs_Exist + country_id.f
                       , data = 'water_point.splitVar.Train.xdf' 
                       , maxUnorderedLevels = 50 
                       , maxDepth = 10, mTry = 2 , nTree = 2)

行读取：107443，已处理的行总数：107443，总块时间：0.043秒

行读取：107443，已处理的行总数：107443，总块时间：0.049秒

以上两条消息后，该函数未完成执行。此处：

status.f是一个因子变量，值为“是”或“否”
country_id.f是一个具有49个水平的因子变量；和
其余变量都是数字。

.xdf文件存在此问题。在dataframe上使用相同的命令效果很好。

可以提出建议吗？谢谢

xdf文件上的rxDForest

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