R语言允许的最大特征数量是否存在上限？遭遇stack overflow报错怎么办

问题原因定位 #

R本身没有设置固定的特征数量硬上限，20000个特征的规模远未触及R的理论容量边界，你遇到的栈溢出问题既不是R的基础容量限制导致，也和服务器硬件总配置无关，主要诱因可从以下三个方向排查：

• 算法包选择与实现问题：如果使用R默认的glm()等基础统计函数运行逻辑回归、elastic net，这类函数没有针对高维场景做优化，拟合过程中会生成全量中间协方差矩阵，或是递归调用层级超出栈上限，直接触发溢出。高维场景下运行这类算法请优先使用专门优化过的glmnet包，其默认针对高维稀疏场景做了内存与调用逻辑优化，可规避绝大多数栈溢出问题。
• R默认栈空间配置不足：R的默认栈空间通常仅为1~8MB，该配置独立于服务器的总内存，即使服务器配备TB级内存，栈空间不足依然会触发溢出。你可运行Cstack_info()查看当前栈容量配置，Linux环境下可在启动R前执行ulimit -s 16384将栈空间调整到16MB后再运行任务。
• 数据存储格式不合理：如果你的数据集以密集矩阵格式存储，20000个特征搭配较大样本量时，计算过程中生成的临时对象会大幅挤占栈空间，优先通过Matrix包将数据转换为sparseMatrix稀疏矩阵格式，可降低90%以上的内存占用。

Python适配性说明 #

Python本身也没有对特征规模的硬限制，同场景下使用scikit-learn的ElasticNet、LogisticRegression（配合saga求解器）对高维特征的支持也很稳定，但不强制要求切换技术栈：优先调整R的实现方式即可解决当前问题，如果你本身的开发流程更偏向Python，也可以切换，二者在20000特征这个规模下的运行效率没有本质差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mgianfra