スパース行列を使用する場合、行列応答で最小二乗近似を取得する最良の方法は何ですか? リグレッサーのマトリックスと応答のマトリックスの両方がまばらです。私の特定のケースでは、それらは多値因子であり、それらの因子はカウント変数と相互作用しました。
slm.fitパッケージから入手することも 1 つのオプションですが、モデル マトリックスSparseMを作成する簡単な方法はないようです。SparseMすべての例では、密行列を使用してそれらを作成し、変換するか、ファイルから読み取ります。これは、Matrix を使用してモデル マトリックスを構築し、それをファイルに書き込んでから、SparseM を使用して読み込むことができることを意味します。正確には素晴らしい解決策ではありません。
speedlm、sparse.lm.fit、およびglm4すべてが Matrix 応答を処理していないようです。speedlm応答マトリックスの列ごとに 1 回実行するだけでもかまいませんが、これは非常に非効率的です。