在大型arff数据集文件上运行Weka

我有一个arff文件,包含700个条目,每个条目有42000+个特征,用于一个与NLP相关的项目。目前文件格式是密集格式,但如果使用稀疏表示,条目可以大幅减少。我在配备2 GB RAM的酷睿2双核机器上运行,仍然遇到了内存超出范围异常,尽管我已经将内存限制增加到了1536 MB。

如果我将arff文件转换为稀疏表示,会有帮助吗?还是我需要在一台更强大的机器上运行我的代码?


回答:

根据算法的内部数据结构以及数据的处理方式(是增量处理还是全部加载到内存中),所需的内存会有所不同。因此,所需的内存取决于算法本身。

稀疏表示对你来说更容易,因为它更紧凑,但据我所知,算法从相同的数据集中创建模型时,所需的内存量是相同的。输入格式应该对算法是透明的。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注