如何解决 R Studio 中的“保护堆栈溢出”问题答案

【问题标题】：How to solve 'protection stack overflow' issue in R Studio如何解决 R Studio 中的“保护堆栈溢出”问题
【发布时间】：2026-01-16 17:40:01
【问题描述】：

我正在尝试使用 glmnet 包构建模型，但运行以下行时出现以下错误：

#library('glmnet')
x = model.matrix(response ~ ., data = acgh_frame[,c(3:ncol(acgh_frame))])

Error: protect(): protection stack overflow

我知道这是由于我的数据框中有大量变量（26k+）。当我使用较少的变量时，错误不会显示。我知道如何在命令行 R 中解决这个问题，但我需要留在 R Studio，所以我想从 R Studio 修复它。那么，我该怎么做呢？

【问题讨论】：

当您使用“命令行 R”时，您的解决方法是什么？
使用以下参数启动 R：R --max-ppsize 500000
那么，您的实际问题是如何在 RStudio 中设置命令行选项？
或者可能如何从 R 或感兴趣的函数中指定这些选项。
对达森是的。对罗兰来说，是的，如果可能的话……

标签： r stack-overflow glmnet

【解决方案1】：

@Ansjovis86

您可以将 ppsize 指定为 Rstudio 的命令行参数

rstudio.exe --max-ppsize=5000000

您也可以通过.Rprofile 或在运行时使用options(expressions = 5e5) 命令设置表达式选项。

> options(expressions = 5e5)
>?options

...

表达式：

设置将被评估的嵌套表达式的数量限制。有效值为 25...500000，默认为 5000。如果增加它，您可能还希望以更大的保护堆栈启动 R；请参阅内存中的 --max-ppsize。另请注意，您可能会导致 C 堆栈溢出导致段错误，并且在可能需要增加该值的操作系统上。一旦达到限制，就会引发错误。当前正在评估的号码可以通过调用Cstack_info找到。

Cstack_info() - to determine current setting.s

【讨论】：

【解决方案2】：

根本原因是model.matrix 函数，它会 1) 使用大量内存；和 2) 抛出这个错误以获得足够大的数字。列数。

尝试使用我的 glmnetUtils 包，它将解决这两个问题。它不是一次性构建模型矩阵，而是逐项进行；它也不会尝试评估巨大的公式。这比很多快，而且不会冒着炸毁堆栈的风险。

install.packages("glmnetUtils")
library(glmnetUtils)
glmnet(response ~ ., data = acgh_frame[3:ncol(acgh_frame)])

【讨论】：

我可以用它来拟合决策树吗？
glmnet 不是随机森林。
@SmallChess 这个问题与随机森林无关？

【解决方案3】：

使用 PCR 或 PLSR 减少列数

【讨论】：