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大家好，我现在在用rdata.table编程来score一个creditriskmodel.我现在遇到的问题是运行速度比较慢。我的dataset很大，大概是有100mm的record，然后所有的data都load到memories(Ram也足够大:2T）。现在我只需要用已经 ...

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大家好，我现在在用r data.table编程来score一个credit risk model. 我现在遇到的问题是运行速度比较慢。我的dataset很大，大概是有100mm的record，然后所有的data都load到memories (Ram也足够大: 2T）。现在我只需要用已经有的100个var(var1-var100)来create如下的一个新variable,但是就光这一步现在需要70s的时间。我想请教各位大拿，有没有什么方法可以提高这个运算效率呢？（真的情况是，我一共有40个scorecard equation,如果每个都要60s,那现在overall总共需要差不多1个小时来运算，但是老板要求把整个时间缩短到20分钟

。。。。。。。。。）
（另外，所有的var1-var100的类型都是numeric）
谢谢！！
Final_data[,logit:=(-7.0056794347)
+( 0.0456494244) * V1
+( 0.0757088261) * V2
+( -0.0109480275) * V3
+( 0.000025443) * V4
+( -0.0001152472) * V5
+( 0.000091941) * V6
+( 0.6211679803) * V7
+( 0.0395350435) * V8
+( 0.0562335702) * V9
+( -0.0086264852) * V10
+( -0.000086442) * V11
+( 0.0000865591) * V12
+( 0.1690682996) * V13
+( 0.4816358576) * V14
+( 0.5582802675) * V15
+( 0.2818112131) * V16
+( -0.8359998304) * V17
+( -0.1518909826) * V18
+( 0.0349408702) * V19
+( 0.1813907289) * V20
+( -0.0464902693) * V21
+( -0.001150833) * V22
+( -0.0000306922) * V23
+( 0.034907385) * V24
+( 0.1715049232) * V25
+( -0.0426696438) * V26
+( -0.0015329182) * V27
+( -0.0000270762) * V28
+( 0.0361545746) * V29
+( 0.1749647777) * V30
+( -0.0431259273) * V31
+( -0.0015678539) * V32
+( -0.0000263913) * V33
+( 0.0358181563) * V34
+( 0.1944823481) * V35
+( -0.0485362551) * V36
+( -0.0013188541) * V37
+( -0.0000293083) * V38
+( 0.0363060637) * V39
+( 0.1955400369) * V40
+( -0.047347462) * V41
+( -0.0015270668) * V42
+( -0.0000280312) * V43
+( 0.0374844045) * V44
+( 0.2034243571) * V45
+( -0.0490695545) * V46
+( -0.001562743) * V47
+( -0.0000257729) * V48
+( 0.0356067212) * V49
+( 0.2295057868) * V50
+( -0.0554446117) * V51
+( -0.001358813) * V52
+( -0.0000297109) * V53
+( 0.0360576991) * V54
+( 0.2335807895) * V55
+( -0.057674086) * V56
+( -0.0012250893) * V57
+( -0.0000281796) * V58
+( 0.0359835061) * V59
+( 0.2044141701) * V60
+( -0.0497405066) * V61
+( -0.0014426889) * V62
+( -0.0000279221) * V63
+( 0.0344531082) * V64
+( 0.2292608745) * V65
+( -0.0560774226) * V66
+( -0.0013385359) * V67
+( -0.0000285813) * V68
+( 0.0327802499) * V69
+( 0.2376574903) * V70
+( -0.060789287) * V71
+( -0.0009033281) * V72
+( -0.0000319059) * V73
+( 0.0326634905) * V74
+( 0.2335280133) * V75
+( -0.0602194339) * V76
+( -0.0008039851) * V77
+( -0.0000332166) * V78
+( 0.2517695408) * V79
+( 0.0288614891) * V80
+( -0.0452325063) * V81
+( -0.1714306687) * V82
+( -0.1264982609) * V83
+( 0.0993860626) * V84
+( 0.1877979312) * V85
+( 0.1738125876) * V86
+( 0.2516028069) * V87
+( 0.2084413729) * V88
+( 0.2546600658) * V89
+( -0.1684226782) * V90
+( 1.6390658205) * V91
+( 4.6441166049) * V92
+( 0.0000031823) * V93
+( -0.0000384455) * V94
+( -0.0010147409) * V95
+( 0.0810504064) * V96
+( -0.0019601569) * V97
+( -0.0024248405) * V98
+( 0.4495341746) * V99
+( 0.000038896) * V100
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