稀疏矩阵是否适用于 MultinomialNB？

Question

我有一个形状为 (100000, 56000) 的 BoW 向量，我想使用 scikit-learn 中的 MultinomialNB 进行分类任务。

MultinomialNB 是否采用稀疏矩阵来拟合数据？

由于内存错误，我似乎无法将其转换为密集矩阵toarray()。如果 NB 分类器不采用稀疏矩阵，是否有任何替代方法可以用于拟合数据而不将其转换为密集矩阵？

Answer 1

来自MultinomialNB.fit 的documentation（强调添加）：

fit(X, y, sample_weight=None)

参数：

X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]

训练向量，其中 n_samples 是样本数，n_​​features 是特征数。