を使用して、より速いGLM推定を達成しようとしていますが、それはなぜより遅いのですか?なぜ `speedglm`が` glm`より遅いのですか?
set.seed(0)
n=1e3
p=1e3
x=matrix(runif(n*p),nrow=n)
y=sample(0:1,n,replace = T)
ptm <- proc.time()
fit=glm(y~x,family=binomial())
print(proc.time() - ptm)
# user system elapsed
# 10.71 0.07 10.78
library(speedglm)
ptm <- proc.time()
fit=speedglm(y~x,family=binomial())
print(proc.time() - ptm)
# user system elapsed
# 15.11 0.12 15.25
@李哲源ZheyuanLiコメントのおかげで。どうして?私は$ O(p^2)$ – hxd1011
のような文書を読んで、あなたが働いている文脈を説明すべきです。できるだけ速く(妥当な可能性のある)小さなGLM適合をしたいなら、 'glm.fit()'を直接使うことを考えてみてください。 –
@BenBolker私は3百万行のロジスティック回帰を試しています。 〜1000列、それが異なるパッケージでどのくらい速く実行されるのかを見たい。 – hxd1011