本人在实际研究过程以及阅读文献总结出来，R（我用的是Rstudio）在运行某些复杂的模型，加之庞大的数据时，往往会出现越运行越卡的现象，提供一个较好的解决方法（实测有效），仅供参考普通直接用read.csv读入的是dataframe，现用data.table以及dplyr两个包对数据进行加载，分两步进行，代码如下：


library(data.table)
data_train_select<-fread('data_train_select.csv')
#应用dplyr一般化表格数据
library(dplyr)
data_train_select<-as.tbl(data_train_select)


实测能显著改善Rstudio运行效率。
另外在程序代码中设置gc()释放内存也是一个比较好的习惯。