分层采样R：java.lang.OutOfMemoryError：Java堆空间

Question

我想使用此功能， 这是github上的代码，将我的数据集分为两部分进行采样：90％的转换数据集（例如）和10％（其余的部分）是测试（例如尝试了以下代码：

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library(XLConnect)
library(readxl)
library(xlsx)
library(readxl)
ybi <- read_excel("D:/ii.xls")
#View(ybi)
test= stratified(ybi, 8, .1)

 no= (test$ID_unit) # to get indices of the testdataset samples
 train = ybi [-no,] # the indices for training data 


 write.xlsx(train,"D:/mm.xlsx",sheetName = "Newdata")

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实际上我的数据有8个属性和65534行。 我已经基于8个eigth属性选择了仅10％以上的代码，这是它给我的类，没有任何问题，测试集却没有训练数据，而错误是图形（联合） 错误

如何解决！

Answer 1

看来JVM没有为堆分配足够的内存。

快速修复，导出系统变量_JAVA_OPTIONS

export _JAVA_OPTIONS="-Xmx8G -Xms1G -Xcheck:jni"

您还可以使用：

options(java.parameters = "-Xmx8G")

并将-Xmx设置为使R满意的值。