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如何改善R MICE数据插补的运行时间
简而言之，我的问题是：有没有什么方法可以改善R MICE（数据插补）的运行时间？ 我正在使用一个数据集（30个变量，130万行），该数据集包含（随机）丢失的数据。30个变量中约15个变量中约有8％包含NA。为了估算丢失的数据，我运行了MICE函数，该函数是MICE软件包的一部分。 我使用method =“ fastpmm”和m = 1甚至在一个子集（100,000行）上都经历了非常慢的运行时间，并且运行了大约15分钟。 有没有一种方法可以改善运行时间而又不会损失太多性能？（mice.impute.mean速度非常快，但是会带来大量的信息丢失！）。 可复制的代码： library(mice) df <- data.frame(replicate(30,sample(c(NA,1:10),1000000,rep=TRUE))) df <- data.frame(scale(df)) output <- mice(df, m=1, method = "fastpmm")