LabelBinarizer() 需要永远答案

【问题标题】：LabelBinarizer() Takes foreverLabelBinarizer() 需要永远
【发布时间】：2013-12-08 03:29:50
【问题描述】：

尝试为庞大的数据集进行多标签分类。我有大约 4000 个独特的标签，所以当我尝试使用 LabelBinarizer().fit(yTuple)/transform 时，它只需要很长时间。根据标签的数量和行数（600 万行）是正常的还是我做错了什么？

笔记本电脑配置：Mac，i5 四核，16 GB RAM，剩余足够的硬盘空间（大约 250 GB 可用空间）

代码很简单，但还是贴在这里：

yTuple = [tuple(item.split(' ')) for item in getY(filepath)]
lb = LabelBinarizer().fit(yTuple)
Y_indicator = lb.transform(yTuple)

getY(filepath) - 这将一次返回一行的标签集。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

标签数组将占用大约 4000 * 6e6 * 8 字节，即 179GB。 scikit-learn 不能开箱即用地进行如此大规模的多类分类。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您有足够的内存，您可能想尝试使用 pandas get_dummies 来代替。

【讨论】：