为了一个个人项目，我需要对不同的文本运行多种机器学习算法来对其进行分类。
我之前使用RapidMiner来做这件事，但后来决定将所有开发工作转移到R上，因为我觉得在R中我能有更多的控制权。
现在我遇到的问题是（在使用RapidMiner时没有注意到），加载模型需要很长时间。
例如：
我有一个模型，用来检查文本是否涉及体育。这个模型大小为37.7 MB，在我的2.2 GHz i7 Mac，4GB RAM上加载需要8:34。
我调用模型的方式如下：
fileNameMatrix = paste(query,query1,"-matrix.Rd", sep ="")fileNameModel= paste(query,query1,"-model.Rd", sep ="")load(fileNameMatrix)load(fileNameModel)该模型是使用RTextTools生成的
你看到的那些查询变量是因为我需要调用近20个模型，并将它们与不同的数据集进行比较。虽然8分钟不算多，但当我加载所有模型时，几乎需要3个小时，这使得我的任务几乎毫无意义，因为这是一个几乎需要实时处理的任务。
如果不能减少模型的大小，我应该考虑哪些因素来减少加载时间？
另一件我觉得可疑的事情是，虽然矩阵文件相对较小64KB，但模型仍然有37.7MB。模型文件是否可能比必要的大？使用RTextTools时是否有人遇到过类似的情况？
这是我在R中使用模型的首批任务之一，如果我做了一些明显错误的事情，请原谅我。
非常感谢你的时间，任何正确的指导都会非常感激！
回答：
你有在活动监视器中检查过RAM使用情况吗？压缩的RData文件相对较小，但解压后会非常大。例如，一个所有元素为0的n x n矩阵几乎不占用任何空间，这可能解释了你的矩阵文件较小的情况。你的加载模型可能非常大；我有一些RData文件，大约200 MB，但在R中无法加载到内存中。如果你的RAM不足，这可能会成为一个问题，因为你的电脑可能会尝试使用驱动器空间来加载文件。
