R tidymodels xgboost Ubuntu 20.04 Error: C stack usage 7975188 is too close to the limit
R tidymodels xgboost Ubuntu 20.04 Error: C stack usage 7975188 is too close to the limit
我正尝试在 Ubuntu 服务器上通过 tidymodels 运行 一个 xgboost 模型，但出现以下错误：
Resample01: preprocessor 1/1: Error: C stack usage 7977188 is too close to the limit
我已经尝试了谷歌搜索 C 堆栈使用错误建议的所有解决方案（他们中的大多数人说要删除不必要的递归并设置 ulimit -s unlimited，但没有任何帮助。我基本上遵循 this guide 用于调整模型。我的数据集大约有 2000 行乘 900 列，我只是对 10 个组使用 group_vfold_cv() 交叉验证，所以没有什么疯狂的。服务器有 30gb 的 ram，300gb 的 ssd 和 4核心。完全相同的代码在我的 windows 10 笔记本电脑上运行，但 ram 少得多，因此它必须与操作系统有关。
所有软件包都是最新的，我已经尝试从源代码安装 xgboost，但没有任何帮助。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
好吧，看来错误实际上是由于 recipe() 函数使用了已知错误 see here 的递归函数 fun_calls()。解决方案是使用 update_role() 而不是公式来指定模型。
我正尝试在 Ubuntu 服务器上通过 tidymodels 运行 一个 xgboost 模型，但出现以下错误：
Resample01: preprocessor 1/1: Error: C stack usage 7977188 is too close to the limit
我已经尝试了谷歌搜索 C 堆栈使用错误建议的所有解决方案（他们中的大多数人说要删除不必要的递归并设置 ulimit -s unlimited，但没有任何帮助。我基本上遵循 this guide 用于调整模型。我的数据集大约有 2000 行乘 900 列，我只是对 10 个组使用 group_vfold_cv() 交叉验证，所以没有什么疯狂的。服务器有 30gb 的 ram，300gb 的 ssd 和 4核心。完全相同的代码在我的 windows 10 笔记本电脑上运行，但 ram 少得多，因此它必须与操作系统有关。
所有软件包都是最新的，我已经尝试从源代码安装 xgboost，但没有任何帮助。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
好吧，看来错误实际上是由于 recipe() 函数使用了已知错误 see here 的递归函数 fun_calls()。解决方案是使用 update_role() 而不是公式来指定模型。