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我有一个 ~ 25kR x 10C 的数据集。有几列包含分类变量中的大量水平。我正在尝试使用 RSofia 包将数据集转换为 SVM-Light 格式，但出现以下错误

Error in model.matrix.default(formula, data) : 
  allocMatrix: too many elements specified

我已经使用包成功地将数据集转换为sparse.model.matrix对象，Matrix但很好奇是否可以从sparse.model.matrix对象写入 SVM-Light 格式的文件。

我的代码如下：

library(RSofia)
library(Matrix)

n = 100000
df1 <- data.frame(id = 1:n, target = round(runif(n),0), col1 = factor(letters[sample(1:26,n,replace = T)])
        , col2 = factor(letters[sample(1:26,n,replace = T)])
        , col3 = round(runif(n)*1000,0)
        )
df1$col4 <- with(df1,factor(paste(col2, col3, sep = '')))
head(df1);length(unique(df1$col4))
str(df1)

varsToUse <- c('col1','col2','col3', 'col4')

smm1 <- sparse.model.matrix(df1$target ~ 0 +., data = df1[,varsToUse])

运行此代码时出现错误：

x <- parse_formula(smm1$target ~ 0 +., data = smm1[,varsToUse])
x <- parse_formula(df1$target ~ 0 +., data = df1[,varsToUse])

tmp <- tempfile()
write.svmlight(x$labels, x$data, tmp);
readLines(tmp)

有什么建议么？

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