
R語言中大型數(shù)據(jù)集的回歸
眾所周知,R語言是一個依賴于內(nèi)存的軟件,就是說一般情況下,數(shù)據(jù)集都會被整個地復(fù)制到內(nèi)存之中再被處理。對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。但是對于大型的數(shù)據(jù)集,例如網(wǎng)上抓取的金融類型時間序列數(shù)據(jù)或者一些日志數(shù)據(jù),這樣做就有很多因為內(nèi)存不足導(dǎo)致的問題了。
這里是一個具體的例子。在 R 中輸入如下代碼,創(chuàng)建一個叫 x 的矩陣和叫 y 的向量。
如果用內(nèi)置的 lm 函數(shù)對 x 和 y 進(jìn)行回歸分析,就有可能出現(xiàn)如下錯誤(當(dāng)然,也有可能因為內(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 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)算來計算 β^ :
在本文運(yùn)行的計算機(jī)中,這個命令成功執(zhí)行, 而且很快(0.6秒)(我使用了一個優(yōu)化版本的 Rblas, 下載)。然而,如果樣本變得更加大了,這個矩陣運(yùn)算也會變得不可用??梢怨浪愠觯绻麡颖敬笮?2GB / 7 / 8 Bytes = 38347922 ,x 和 y 自己就會占用了全部內(nèi)存,更不要說其他計算過程中出現(xiàn)的臨時變量了。
怎么破?
一個方法就是用數(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)所占用的時間。
R 支持很多數(shù)據(jù)庫,其中 SQLite 是最輕量級和簡單的。有一個 RSQLite 包,允許用戶在 R 中對 SQLite 進(jìn)行操作。這些操作包括了對 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)行時間。
采用上面的那個例子,我這里說明我們會怎樣用數(shù)據(jù)庫和 SQL 語句來對數(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變量和釋放內(nèi)存。當(dāng)代碼運(yùn)行完畢的時候,你就會發(fā)現(xiàn)在你的工作空間中有一個 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:
$$%
而每一個矩陣元素都可以用 SQL 來計算,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。
以上計算用了大約 17 秒,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出矩陣運(yùn)算的時間。不過它也幾乎沒有占用額外的內(nèi)存空間。實際上我們采用了“時間換空間”的策略。此外,你可能還發(fā)現(xiàn),我們可以通過多個對數(shù)據(jù)庫的連接同步地計算 sum(x0*x0), sum(x0*x1), ..., sum(x5*x5) ,所以如果你有一個多核的服務(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)行時間。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10