我正在尝试在R中运行一个基本的回归模型。以前，我总是使用lm()函数，没有任何问题。然而，我的数据帧现在太大了，无法使用此功能和我的计算机。在我的数据集上运行lm()函数30分钟后，没有看到任何进展，我停止了该函数，它导致RStudio崩溃。我正在使用的计算机有24GB的RAM。
我的回归模型是：
lm(y~var1+var2+var3+var4, data = df)
我试图运行lm((函数的数据是：n=100000，有4个自变量(一个numeric，三个factor(，正态分布。
我发现使用glm4()函数(来自MatrixModels包(要快得多，而且在我的情况下不会使R崩溃。但是，此函数在调用时不会生成摘要表：
library(MatrixModels)
fit <- glm4(y~var1+var2+var3+var4, data = df, sparse = TRUE, family = gaussian)
summary(fit)
Length Class Mode
1 glpModel S4
只有使用head(coef(fit))调用系数才有效，不过，我更喜欢完整的汇总表。
head(coef(fit))
我也看到了这个话题：是否有一个更快的lm函数，其中讨论了函数lm.fit()和.lm.fit()，尽管这些函数中的语法和输入(矩阵(与其他函数不同。在我的情况下，speedglm包中的函数speedglm返回一个错误。关于lm()和glm()函数的替代方案的大多数主题也已经过时。
目前在大型数据集上运行lm()的最佳方式是什么？
显然，在约100000个观测值的数据集上运行回归应该不是问题。
在收到主帖子上有用的评论后，我发现回归输入中使用的一个自变量被编码为字符，通过使用以下命令来查找数据帧(df(中每一列的数据类型：
str(df)
$ var1 : chr "x1" "x2" "x1" "x1"
$ var2 : Factor w/ 2 levels "factor1" "factor2": 1 1 1 0
$ var3 : Factor w/ 2 levels "factorx" "factory": 0 1 1 0
$ var4 : num 1 8 3 2
将var1更改为因子变量：
df$var1 <- as.factor(df$var1)
将var1更改为因子变量后，回归确实会在几秒钟内运行。