Я хотел бы сделать крупномасштабную регрессию (линейную / логистическую) в R со многими (например, 100 КБ) объектами, где каждый пример относительно редок в пространстве признаков - например, ~ 1 000 ненулевых объектов в примере.

Кажется, чтоSparseM пакетslm должен сделать это, но у меня возникают трудности при конвертации изsparseMatrix отформатировать вslmформат

У меня есть числовой вектор метокy иsparseMatrix из особенностейX \ in {0,1}. Когда я пытаюсь

model <- slm(y ~ X)

Я получаю следующую ошибку:

Error in model.frame.default(formula = y ~ X) : 
invalid type (S4) for variable 'X'

вероятно потому чтоslm хочетSparseM объект вместоsparseMatrix.

Есть ли простой способ а) заполнитьSparseM объект напрямую или б) преобразоватьsparseMatrix кSparseM объект? Или, возможно, есть лучший / более простой способ сделать это?

(Я полагаю, я мог бы явно кодировать решения для линейной регрессии, используяX а такжеy, но было бы неплохо иметьslm за работой.)