使用class.ind()从整数因子中溢出整数？

我试图将一个"大"因子转换为R中的一组指标(即虚拟,二元,标志)变量:

FLN <- data.frame(nnet::class.ind(FinelineNumber))

这里FinelineNumber是从Kaggle.com目前沃尔玛大赛5000级因子(该数据是公开的,如果你想重现此错误).

我一直得到这个看起来很有意思的警告:

In n * (unclass(cl) - 1L) : NAs produced by integer overflow

系统可用的内存基本上是无限的.我不确定问题是什么.

源代码nnet::class.ind是:

function (cl)     {
    n <- length(cl)
    cl <- as.factor(cl)
    x <- matrix(0, n, length(levels(cl)))
    x[(1L:n) + n * (unclass(cl) - 1L)] <- 1
    dimnames(x) <- list(names(cl), levels(cl))
    x
}

.Machine$integer.max是2147483647.如果n*(nlevels - 1L)大于此值,则应产生错误.解决n:

imax <- .Machine$integer.max
nlevels <- 5000
imax/(nlevels-1L)
## [1] 429582.6

如果您有429583或更多行(对于数据挖掘上下文而言不是特别大),您将遇到此问题.如上评论,你会做很多更好Matrix::sparse.model.matrix(或Matrix::fac2sparse),如果你的建模框架可以处理稀疏矩阵.或者,你必须重写class.ind以避免这个瓶颈(即按行和列而不是绝对位置进行索引)[@joran注释上面的R通过双精度值索引大向量,所以你可能能够逃脱只是黑客攻击

x[(1:n) + n * (unclass(cl) - 1)] <- 1

可能在as.numeric()这里或那里明确地强迫强制加倍...]

即使您能够完成此步骤,您最终也会获得5000*650000矩阵 - 看起来这将是12Gb.

 print(650*object.size(matrix(1L,5000,1000)),units="Gb")

我想如果你有100Gb免费可以没问题......