如何加快R中的处理模型？答案

【问题标题】：How to speed up processing models in R?如何加快R中的处理模型？
【发布时间】：2016-12-29 04:41:14
【问题描述】：

我正在尝试使用 lme4 包在 R 中运行下面的最大 glmer 模型，但到目前为止它已经花费了超过 24 小时没有任何运气。

library(lme4)
maxwvq <- glmer(match~Listgp+context+length+age+ I(age^2) + gender+ freq.+ 
                      I(freq.^2) + vowel.quality + 
                      Listgp:context+ Listgp:length+ 
                      Listgp:age+Listgp:gender+Listgp:freq.+
                      Listgp:vowel.quality + context:length+context:age+
                      context:gender+context:freq.+
                      context:vowel.quality + length:age+length:gender+
                      length:freq.+length:vowel.quality + 
                      age:gender+age:freq.+age:vowel.quality + 
                      gender:freq.+ gender:vowel.quality + 
                      freq.:vowel.quality+ 
                      (Listgp+age+gender|stimulus) + 
                      (length+context+freq.+vowel.quality|listener), 
                data = SBwritten, family = "binomial", 
                control=glmerControl(optCtrl=list(maxfun=2e5)), nAGQ =1)

以下是数据的摘录。

'> tail(SBwritten)
listener Listgp gender age vowel.quality st.vowel stimulus.presentation     match length

787 TQ22 TQ 女 26 i ii 长写错配 788 TQ22 TQ 女 26 i ii 写 ?ii 匹配长 789 TQ22 TQ 女 26 uuu 写错长 790 TQ22 TQ 女 26 uuu 写错配长 791 TQ22 TQ 女 26 uuu 写错长 792 TQ22 TQ 女 26 uuu 写错长上下文性质频率。 787 q 实数 6.40 788咽实0.54 789 纯实 0.25 790 强调实 0.53 791 q 实数 0.13 792咽实0.32'

有没有办法加快模型的处理速度或简化它？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

请提供数据（如果您的数据集很大，您希望使用较小的示例数据集来生成可重现的示例）。您可以使用dput 共享它或使用data() 调用内置数据集。
很抱歉，您的模型太复杂了，我会考虑尝试拟合它是荒谬的。这很可能是过度拟合。
感谢 Hack-R。如果有帮助，我会在帖子中添加部分数据。
罗兰。我开始认为你可能是对的，但让我们看看是否有任何有用的提示。谁知道？
我居然让模型收敛了:)

标签： r performance iteration lme4

【解决方案1】：

我解决了这个问题，并且能够让模型收敛。我简化了随机效应结构，每个随机效应只包含一个斜率（仅包含主要实验兴趣的变量）；即上述模型的 (Listgp|stimulus)+ (vowel.quality|listener)。

【讨论】：