r语言中的低内存特征选择

我正在一个大型语料库上建立一个文本分类模型，但是，由于我在模型中使用了超过15k的特征，所以拟合模型需要很长时间。所以我想通过特征选择来减少这一点。大多数普通的功能选择，如

findCorrelation（）

和

rfeControl

会导致内存问题。你们知道不需要大量内存的特征选择方法吗

注: -这已经是完整语料库中的一小部分，因此，进一步细分并不理想。

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-我已经在开发最强大的工作空间。

您是否考虑过对您的特征进行子集设置，而不是对语料库进行子集设置？是否使用稀疏特征矩阵？您的绝大多数功能可能都是高度稀疏的：