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在使用 TfidfCountvectorizer 拟合多项式朴素贝叶斯分类器时，我被杀了：9 错误

def classify(vector, df):
    clf = MultinomialNB()
    model = clf.fit(vector, df.iloc[0:, 1].values)

if __name__ == "__main__":
    train, test = gen_train_test(pd.read_csv('Data/datalabel.csv'))
    vector = joblib.load('Data/tf.pkl')
    classify(vector, train, name='mnb')
    print('Program executed!')

这里，train 大小为 409MB，vector 大小为 20.3GB。

我正在使用 MacBook Pro-13 2017、8GB RAM、256 GB SSD。

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这个简单的代码修改解决了这个问题

vector = joblib.load(open('Data/tf.pkl', 'rb'))
于 2017-12-06T21:26:04.497 回答