抱歉，我不知道该从哪里问。
我正在尝试对一个数据集进行交叉验证，我尝试将预测因子作为整数和因子（有人建议我两者都要做）。
我使用glmnetUtils包中的cva. glmnet（）进行交叉验证，但是，将预测值转换为data. matrix会将所有因子转换为整数（根据link文档，"Logical and factor columns conversion to integer"）。
如何运行交叉验证并将我的因子保留为因子？使用

cva.glmnet([outcome] ~ [predictors], family = "binomial")

不起作用，因为数据集有1550行和74，417列，并且该方法在超过8小时后未完成。
如果我能用我的GPU来加速，那就太好了，但我还没有找到这样做的方法。
任何帮助都很感激。
抱歉，没有可复制的数据，但我不知道如何使一个数据集这么大容易。
谢谢你。