
R語言中大型數(shù)據(jù)集的回歸
眾所周知,R語言是一個(gè)依賴于內(nèi)存的軟件,就是說一般情況下,數(shù)據(jù)集都會(huì)被整個(gè)地復(fù)制到內(nèi)存之中再被處理。對(duì)于小型或者中型的數(shù)據(jù)集,這樣處理當(dāng)然沒有什么問題。但是對(duì)于大型的數(shù)據(jù)集,例如網(wǎng)上抓取的金融類型時(shí)間序列數(shù)據(jù)或者一些日志數(shù)據(jù),這樣做就有很多因?yàn)閮?nèi)存不足導(dǎo)致的問題了。
這里是一個(gè)具體的例子。在 R 中輸入如下代碼,創(chuàng)建一個(gè)叫 x 的矩陣和叫 y 的向量。
如果用內(nèi)置的 lm 函數(shù)對(duì) x 和 y 進(jìn)行回歸分析,就有可能出現(xiàn)如下錯(cuò)誤(當(dāng)然,也有可能因?yàn)閮?nèi)存足夠而運(yùn)行成功):
本文代碼運(yùn)行的電腦的配置是:
CPU: Intel Core i5-2410M @ 2.30 GHz
Memory: 2GB
OS: Windows 7 64-bit
R: 2.13.1 32-bit
在 R 中,每一個(gè) numeric 數(shù) 占用 8 Bytes,所以可以估算到 x 和 y 只是占用 5000000 7 8 / 1024 ^ 2 Bytes = 267 MB,離運(yùn)行的電腦的內(nèi)存 2 GB 差很遠(yuǎn)。問題在于,運(yùn)行 lm() 函數(shù)會(huì)生成很多額外的變量塞滿內(nèi)存。比如說擬合值和殘差。
如果我們只是關(guān)心回歸的系數(shù),我們可以直接用矩陣運(yùn)算來計(jì)算 β^ :
在本文運(yùn)行的計(jì)算機(jī)中,這個(gè)命令成功執(zhí)行, 而且很快(0.6秒)(我使用了一個(gè)優(yōu)化版本的 Rblas, 下載)。然而,如果樣本變得更加大了,這個(gè)矩陣運(yùn)算也會(huì)變得不可用??梢怨浪愠?,如果樣本大小為 2GB / 7 / 8 Bytes = 38347922 ,x 和 y 自己就會(huì)占用了全部內(nèi)存,更不要說其他計(jì)算過程中出現(xiàn)的臨時(shí)變量了。
怎么破?
一個(gè)方法就是用數(shù)據(jù)庫來避免占用大量內(nèi)存,并且直接在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行 SQL 語句等。數(shù)據(jù)庫使用硬盤來保存數(shù)據(jù),并且執(zhí)行 SQL 語句時(shí)只是占用少量內(nèi)存,所以基本上不用過于擔(dān)心內(nèi)存占用。不過有得有失,要更加關(guān)注完成任務(wù)所占用的時(shí)間。
R 支持很多數(shù)據(jù)庫,其中 SQLite 是最輕量級(jí)和簡單的。有一個(gè) RSQLite 包,允許用戶在 R 中對(duì) SQLite 進(jìn)行操作。這些操作包括了對(duì) SQLite 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫,執(zhí)行 SQL 語句和在 R 中獲取執(zhí)行結(jié)果。所以,如果我們能夠把需要的算法“翻譯”到 SQL 語句版本,數(shù)據(jù)集的大小只受限于硬盤的大小和我們能夠接受的執(zhí)行時(shí)間。
采用上面的那個(gè)例子,我這里說明我們會(huì)怎樣用數(shù)據(jù)庫和 SQL 語句來對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸。首先我們要把數(shù)據(jù)塞到硬盤上面。
上述代碼有很多 rm() 和 gc() ,函數(shù),這些函數(shù)是用來移除沒有用的臨時(shí)變量和釋放內(nèi)存。當(dāng)代碼運(yùn)行完畢的時(shí)候,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)在你的工作空間中有一個(gè) 320M 左右的 regression.db 文件。然后就是最重要的一步了:把回歸的算法轉(zhuǎn)化為 SQL。
我們有
β^=(X′X)?1X′y
而且,無論 n 有多大,X′X 和 X′y 的大小總是 (p+1)?(p+1) 。如果變量不是很多,R 處理矩陣逆和矩陣乘法還是很輕松的,所以我們的主要目標(biāo)是用 SQL 來計(jì)算 X′X 和 X′y 。
由于 X=(x0,x1,…,xp),所以 X′X 可以表達(dá)為:
$$%
而每一個(gè)矩陣元素都可以用 SQL 來計(jì)算,比如說:
我們可以用 R 來生成 SQL 語句,然后把語句發(fā)送到 SQLite :
可以看出差別是舍入誤差導(dǎo)致的。
以上計(jì)算用了大約 17 秒,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出矩陣運(yùn)算的時(shí)間。不過它也幾乎沒有占用額外的內(nèi)存空間。實(shí)際上我們采用了“時(shí)間換空間”的策略。此外,你可能還發(fā)現(xiàn),我們可以通過多個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)庫的連接同步地計(jì)算 sum(x0*x0), sum(x0*x1), ..., sum(x5*x5) ,所以如果你有一個(gè)多核的服務(wù)器(而且硬盤足夠快),你還可以通過適當(dāng)?shù)陌才糯罅康販p少運(yùn)行時(shí)間。
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