在Naive Bayes中使用稀疏矩阵在线学习(Python,scikit)

概述我正在尝试在数据集上做Naive Bayes,该数据集有超过6,000,000个条目,每个条目有150k的特征.我试图从以下链接实现代码：Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK问题是(据我所知),当我尝试使用dok_matrix作为参数运行train-method时,它无法找到iter

我正在尝试在数据集上做Naive Bayes,该数据集有超过6,000,000个条目,每个条目有150k的特征.我试图从以下链接实现代码：
Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK

问题是(据我所知),当我尝试使用dok_matrix作为参数运行train-method时,它无法找到iterkeys(我已将OrderedDict的行与标签配对)：

Traceback (most recent call last):  file "skitest.py",line 96,in 

我的问题是,有没有办法通过条目(在线)教授分类器条目来避免使用稀疏矩阵,还是有一种稀疏矩阵格式,我可以在这种情况下有效地使用而不是dok_matrix？还是我错过了一些明显的东西？

谢谢你的时间. 总结

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