我正在使用sentiment140数据集，该数据集包含160万条推文，用于训练并分析Python中scikit-learn库中不同分类器的准确性。我使用以下代码片段将推文向量化为特征向量，然后将它们输入到分类器中。

vectorizer = CountVectorizer(max_features = 2000)train_set = (vectorizer.fit_transform(trainX)).toarray()

之后，我训练我的classifier对象，其中包括GaussianNB()、MultinomialNB()、BernoulliNB()、LogisticRegression()、LinearSVC()和RandomForestClassifier()，使用以下代码片段：

classifier.fit(train_vectors,trainy)

然而，当我将向量化器转换后的集合转换为使用toarray()函数的numpy数组时，对于trainset，我发现程序消耗了大量的内存（约4-5 GB），仅用于10万个样本，每个样本的特征向量大小为2000，即100,000×2000的特征向量。

这是我的系统所能承受的最大值，因为我的内存只有8GB。有人能提供建议，告诉我如何通过修改代码来训练整个160万的训练数据集，同时在现有内存下进行操作吗？如果我尝试使用上述代码，将需要大约72 GB的内存，这是不现实的。

我还了解到，可以通过迭代地使用训练集的一部分来增量训练某些分类器。像MultinomialNB()和BernoulliNB()这样的分类器有这样的功能（使用partial_fit），但我使用的其他分类器没有，所以这不是一个选项。

回答：

问题是，你首先想要实现什么？我问这个的原因是，向量化的文本由于问题的本质而具有大量的维度。此外，max_features=2000在文本分类中不会达到足够的性能。

长话短说：你提到的多数分类器可以处理稀疏向量，除了GaussianNB，这可以通过以下方式轻松验证：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNBfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifierfrom scipy.sparse import csr_matrixfrom sklearn.datasets import load_digitsdigits = load_digits()X, y = digits.data, digits.targetfor CLF in [GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB, LogisticRegression, LinearSVC, GradientBoostingClassifier]:    print(CLF.__name__, end='')    try:        CLF().fit(csr_matrix(X), y == 0)        print(' PASS')    except TypeError:        print(' FAIL')

输出结果为：

GaussianNB FAILMultinomialNB PASSBernoulliNB PASSLogisticRegression PASSLinearSVC PASSGradientBoostingClassifier PASS

我建议，你可以简单地从列表中删除GaussianNB，并使用支持稀疏向量的分类器。你至少应该能够在8GB的限制内处理更多的样本。

另见scikit-learn的这个问题，引用Jake Vanderplas的话：

在GaussianNB中未实现稀疏输入的一个原因是，非常稀疏的数据几乎肯定不符合算法的假设——当大部分值为零时，简单的Gaussian分布并不适合数据，并且几乎永远不会导致有用的分类。