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！

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：

importpandasaspddefread_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=TruechunkSize=1000#一千行一块chunks=[]whileloop:try:chunk=data.get_chunk(chunkSize)chunks.append(chunk)exceptStopIteration:loop=Falseprint("Iterationisstopped.")data=pd.concat(chunks,ignore_index=True)#print(train.head())returndata

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，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！