Вышеуказанные ошибки появились, когда я попытался запустить следующую программу.Может кто-нибудь объяснить, что такое ошибка памяти и как преодолеть эту проблему?
это пока я пытаюсь запустить файл csv.
Как исправить проблему?
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words='english')
features = tfidf.fit_transform(df.Consumer_complaint_narrative).toarray()
labels = df.category_id
features.shape
MemoryError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-97e32167d120> in <module>
1 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
2 tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words='english')
----> 3 features = tfidf.fit_transform(df.Consumer_complaint_narrative).toarray()
4 labels = df.category_id
5 features.shape
F:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.py in toarray(self, order, out)
960 if out is None and order is None:
961 order = self._swap('cf')[0]
--> 962 out = self._process_toarray_args(order, out)
963 if not (out.flags.c_contiguous or out.flags.f_contiguous):
964 raise ValueError('Output array must be C or F contiguous')
F:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\sparse\base.py in _process_toarray_args(self, order, out)
1185 return out
1186 else:
-> 1187 return np.zeros(self.shape, dtype=self.dtype, order=order)
1188
1189
MemoryError: