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小编给大家分享一下解决python中svm内存不足的方法,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨方法吧!
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。
在python中使用SVM处理大数据时可能会遇到内存不足的情况,新我们就来看一下如何解决内存不足的问题:
我们可以使用python分块读取大数据来避免内存不足,实现代码如下:
import pandas as pd def read_data(file_name): ''' file_name:文件地址 ''' inputfile = open(file_name, 'rb') #可打开含有中文的地址 data = pd.read_csv(inputfile, iterator=True) loop = True chunkSize = 1000 #一千行一块 chunks = [] while loop: try: chunk = data.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print("Iteration is stopped.") data = pd.concat(chunks, ignore_index=True) #print(train.head()) return data
看完了这篇文章,相信你对解决python中svm内存不足的方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!