У меня довольно относительно большое количество данных, оно имеет 80 столбцов и около 220 000 строк. Когда я пытаюсь использовать функцию nnet
multinom()
для выполнения мутлиномиальной логистической регрессии для неупорядоченных мультикатегориальных данных, функция, кажется, останавливается после 100 итераций:
# weights: 322 (270 variable)
initial value 807521.728781
iter 10 value 191523.940813
iter 20 value 163085.728004
iter 30 value 146262.378340
iter 40 value 139398.851395
iter 50 value 134606.101687
iter 60 value 133588.725646
iter 70 value 133253.102380
iter 80 value 133129.328709
iter 90 value 133098.717752
iter 100 value 133095.661773
final value 133095.661773
stopped after 100 iterations
Я также пытался использовать VGAM
vglm()
, однако это дает мне следующую ошибку:
Error in outer(X, Y, FUN,...) : allocMatrix: too many elements specified
Возможное объяснение заключается в том, что мой крошечный macbook air не подходит для этой работы, однако мне было интересно, какие другие альтернативы у меня есть для выполнения полиномиальной логистической регрессии для наборов данных, которые у меня есть в настоящее время?