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我想增加(或减少)R可用的内存量.实现此目的的方法有哪些？

我的大小38 MB的训练集(12个属性与420000行).我运行下面的R代码片段,训练使用模型randomForest.这对我来说需要几个小时.

rf.model <- randomForest(
              Weekly_Sales~.,
              data=newdata,
              keep.forest=TRUE,
              importance=TRUE,
              ntree=200,
              do.trace=TRUE,
              na.action=na.roughfix
            )

我认为,由于na.roughfix,它是需要长时间来执行.有这么多的NA's训练集中.

可能有人让我知道我怎么能提高性能？

我的系统配置是:

Intel(R) Core i7 CPU @ 2.90 GHz
RAM - 8 GB
HDD - 500 GB
64 bit OS

我正在尝试使用glmnet包构建模型,但是当我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

我知道这是由于我在数据帧中有大量变量(26​​k +).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中,所以我想从R Studio修复它.那么,我该怎么做？