这个错误通常发生在使用C5.0包进行大规模分类任务时，原因是训练数据太大，超出了R所能容纳的最大内存限制。解决这个问题的方法是将训练数据划分成更小的批次，并分别进行分类。下面是示例代码：

将数据分成10个相等的子集

n <- nrow(train_data) chunk_size <- ceiling(n/10) chunks <- list() for(i in seq_along(chunks)) { chunks[[i]] <- ((i-1)chunk_size+1):min(ichunk_size,n) }

在每个子集上分别训练C5.0分类器

models <- list() for(i in seq_along(chunks)) { chunk <- train_data[chunks[[i]],] models[[i]] <- C5.0(formula, data = chunk) }

将所有子集的模型组合起来

final_model <- C5.0(formula) for(model in models) { final_model <- combine(final_model, model) }

这里，我们将训练数据划分成10个相等的子集，并在每个子集上分别训练C5.0分类器。最后，我们将所有子集的模型组合起来，得到总体的分类器。这样就可以有效地避免内存限制问题。