分層采樣R：java.lang.OutOfMemoryError：Java堆空間

Question

我想使用此功能， 這是github上的代碼，將我的數據集分為兩部分進行采樣：90％的轉換數據集（例如）和10％（其余的部分）是測試（例如嘗試了以下代碼：

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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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實際上我的數據有8個屬性和65534行。 我已經基於8個eigth屬性選擇了僅10％以上的代碼，這是它給我的類，沒有任何問題，測試集卻沒有訓練數據，而錯誤是圖形（聯合） 錯誤

如何解決！

Answer 1

看來JVM沒有為堆分配足夠的內存。

快速修復，導出系統變量_JAVA_OPTIONS

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

您還可以使用：

options(java.parameters = "-Xmx8G")

並將-Xmx設置為使R滿意的值。