R连续运行代码时，崩溃

Question

R在连续运行构建不同机器学习模型的代码时，发出一阵刺耳声音，然后崩溃。崩溃时，R运行的内存只占用了500M。R的内存上限是5000M。好几次了。数据量不大，每个模型1-2分钟就建好了。代码没有错误。试过重装Rstudio。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试使用R进行机器学习建模，并且遇到了R Studio崩溃的问题。这种情况可能是由于多种原因导致的，包括但不限于内存溢出、程序错误、R内部错误或者是RStudio自身的bug。下面是一些可能的解决步骤：

1. 检查代码: 仔细检查你的代码，特别是idata1J35bJ, method = "svmRadial", trControl这一部分，确保没有语法错误或逻辑错误。确认所有的变量都已经定义并且在正确的上下文中使用。

2. 增大内存限制: 在R Studio中，有时候默认的内存分配不足以处理大型数据集。你可以通过以下方式增加R运行时的内存限制：

   memory.limit(size = 8000) # 将内存限制设置为8GB，根据实际情况调整
   

3. 分块操作: 如果数据量非常大，可以考虑将数据分成小块，分别处理，然后再合并结果。例如，对于一个大的数据框（data frame）df，你可以这样做：

   n_blocks <- 4  # 假设你想将数据分成4块
   block_size <- ceiling(nrow(df) / n_blocks)
   
   results <- list()
   for (i in 1:n_blocks) {
     start <- (i - 1) * block_size + 1
     end <- min(i * block_size, nrow(df))
   
     df_block <- df[start:end, ]
     # 在这里执行你的建模代码，比如 SVM
     result_i <- your_modeling_function(df_block)
     results[[i]] <- result_i
   }
   
   final_result <- do.call(rbind, results)  # 合并所有块的结果
   

4. 更新软件: 确保你的R、R Studio以及所使用的包都是最新版本。有时，旧版本的软件可能存在已知的bug。可以通过以下命令更新软件：

   update.packages()
   install更新RStudio
   

5. 使用其他IDE: 尝试使用其他的R IDE，如R Commander或Eclipse with the StatET plugin，看是否还会遇到相同的问题。

6. 查看日志和错误信息: R Studio崩溃时通常会留下一些日志文件，这些文件可以帮助定位问题。日志通常位于你的用户目录下的.rstudio子目录中。打开这些文件，查找与崩溃相关的错误消息。

7. 报告问题: 如果上述方法都无法解决问题，你可能需要提供详细的错误信息给R Studio的开发者，或者在R Studio社区或者Stack Overflow等论坛上寻求帮助。

请按照上述步骤排查问题，如果有任何具体的错误信息或者代码片段需要分析，欢迎随时提供。这样我可以更具体地帮助你解决问题。