r - R：将稀疏矩阵的每一列与向量制表

Question

我有一个逻辑稀疏矩阵，比如说m，（可以是 , 或矩阵中的任何一个Matrix，slam如果SparseM这样可以使事情变得更快）我想要执行以下操作：

for (col in 1:ncol(m)) {
  print(table(m[ , col], logicalV)
}

其中logicalV是与 中的行长度相同的固定m逻辑向量。将此视为在 sparse 中为每个特征创建一个混淆矩阵m。

我处理的尺寸m是：(15 ~ 40K) x (75 ~ 125K)。这使得访问列的步骤m[ , col]非常缓慢。

我在这里寻找的是一个快速的解决方案。有任何想法吗？

编辑：

根据评论，这里概述了我真正想要实现的目标。我有一堆特征选择指标，如信息增益、副法线分离等，它们都是混淆矩阵（即table(m[ , col], logicalV)）的函数，因为它们是真阳性/阴性和假阳性/阴性计数的函数。所以对于每一列 and logicalV，我需要知道 both TRUE、 bothFALSE和 either的计数TRUE。这有帮助吗？