与之前关于此的问题不同，此案例与此不同，这就是我要问的原因。我有一个已经清理过的数据集，其中包含 25 个变量的 120 000 个观察值，我应该通过逻辑回归和随机森林对其进行分析。但是，我收到一个错误“无法分配大小为 98 GB 的向量，而我的朋友没有。
摘要说明了大部分内容。我什至尝试将观察数减少到 50 000，并将数据集中的变量数减少到 15（在回归中使用了其中的 5 个），但它失败了。但是，我尝试将缩短数据集的脚本发送给朋友，她可以运行它。这很奇怪，因为我有一个 64 位系统和 8 GB RAM，而她只有 4 GB。所以看来问题出在我身上。
pd_data <- read.csv2("pd_data_v2.csv")
split <- rsample::initial_split(pd_data, prop = 0.7)
train <- rsample::training(split)
test <- rsample::testing(split)
log_model <- glm(default ~ profit_margin + EBITDA_margin + payment_reminders, data = pd_data, family = "binomial")
log_model
结果应该是一个逻辑模型，我可以在其中查看系数并测量其准确性并进行调整。