tidymodels教程代码运行异常：Cloud R会话超时求解

• 数据量超出资源承载：如果train_data的规模（行数、列数或单字段数据量）过大，Cloud R的默认内存、CPU资源不足以支撑fit()运算——尤其是搭配recipes的复杂预处理（如多特征编码、分组统计、高维转换）时，运算负载会急剧上升，最终触发会话超时。
• 预处理流程过于复杂：检查flights_wflow中的recipe定义，若包含大量自定义运算、嵌套分组处理、高维度特征提取（如设置过多PCA组件），这类操作会大幅拉长运算时间，超出Cloud R的单任务时限。
• Cloud R资源配额限制：多数Cloud R的基础/免费套餐会限制单任务运行时长、CPU使用率和内存上限，当运算需求超过这些配额时，系统会主动终止会话以释放资源。
• 依赖包版本不兼容：tidymodels生态下的recipes、parsnip、workflows等包如果版本不匹配，可能引发运算过程中的隐性死循环或性能卡顿，最终导致超时。
• 数据存在异常问题：若train_data有大量未处理的缺失值、异常值，或是数据类型识别错误（如数值列被标记为字符型），会让fit()在后台进行无效运算，拖慢速度直至超时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alp Can