稀疏矩阵是否适用于 MultinomialNB？
Does sparse matrix work with MultinomialNB?
我有一个形状为 (100000, 56000) 的 BoW 向量，我想使用 scikit-learn 中的 MultinomialNB 进行分类任务。
MultinomialNB是否采用稀疏矩阵来拟合数据？
由于内存错误，我似乎无法将其转换为密集矩阵toarray()。如果 NB 分类器不采用稀疏矩阵，我可以使用任何替代方法来拟合数据而不将其转换为密集矩阵吗？
来自 MultinomialNB.fit 的 documentation（强调已添加）：
fit(X, y, sample_weight=None)
Parameters:
X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]
Training vectors, where n_samples is the number of samples and n_features is the number of features.
我有一个形状为 (100000, 56000) 的 BoW 向量，我想使用 scikit-learn 中的 MultinomialNB 进行分类任务。
MultinomialNB是否采用稀疏矩阵来拟合数据？
由于内存错误，我似乎无法将其转换为密集矩阵toarray()。如果 NB 分类器不采用稀疏矩阵，我可以使用任何替代方法来拟合数据而不将其转换为密集矩阵吗？
来自 MultinomialNB.fit 的 documentation（强调已添加）：
fit(X, y, sample_weight=None)Parameters:
X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]
Training vectors, where n_samples is the number of samples and n_features is the number of features.