在 R 中使用 MICE 时内存不足答案

【问题标题】：Memory shortage when using MICE in R在 R 中使用 MICE 时内存不足
【发布时间】：2013-04-26 07:53:53
【问题描述】：

我正在尝试使用 MICE 包在 R 中创建多个插补，但 kepp 内存不足。这是我收到的错误消息：

Error: cannot allocate vector of size 219 Kb
In addition: Warning messages:
1: In unlist(vlist, recursive = FALSE, use.names = FALSE) :
  Reached total allocation of 6500Mb: see help(memory.size)
2: In unlist(vlist, recursive = FALSE, use.names = FALSE) :
  Reached total allocation of 6500Mb: see help(memory.size)

我使用 64 位 R 和 windows 7 和 8 Gb 内存。我已经尝试增加实际内存，并且允许使用内存大小 R 分别为 8 Gb 和 6.5 Gb，但它仍然不起作用。目前，我正在尝试对包含 27 000 行和 17 列的数据集进行插补，但我希望在具有 1 600 000 行和 17 列的更大数据上使用。

有人可以帮助我吗？将不胜感激。

/杰斯珀

【问题讨论】：

上次我尝试过，插补是内存密集型的。您可以尝试使用较小的数据吗？您还可以从任务管理器跟踪内存使用情况，并检查它是如何随时间增加的。
你可以使用像ff和snow这样的包。减少内存使用。或者尝试在 R 中使用包进行并行编程。这使您能够使用多个内核。 R 默认使用 1 个核心。
我减少了数据框中的预测变量和列的数量，这使我能够处理足够大的数据集。也许我会尝试 ff 包。非常感谢你！！ R 用户总是那么乐于助人:)

标签： r r-mice

【解决方案1】：

检查当前内存限制（以 Mb 为单位）尝试

memory.limit(size = NA)

为了最大化它（相对于您的 8Gb RAM）尝试

memory.limit(size = 8190)

另外，在运行任何内存密集型函数之前，不要忘记调用gc() 几次。如果它仍然不起作用，请确保关闭任何其他活动的应用程序，重新启动 R 并执行上述操作。如果这不能解决您的问题，请尝试利用其他软件包的功能，例如 ff、snow 和 bigmemory。

【讨论】：