使用sklearn计算机类时，数组的索引过多

可能会导致内存消耗过大，影响计算性能。为了解决这个问题，可以考虑以下几个方面：

1. 数据预处理：在使用sklearn计算机类之前，可以对数据进行预处理，包括特征选择、特征缩放、数据清洗等。这样可以减少特征的数量，降低计算复杂度。
2. 特征选择：通过选择最相关的特征，可以减少特征的数量，提高计算效率。可以使用sklearn中的特征选择方法，如方差选择、相关系数选择、递归特征消除等。
3. 数据分割：将大规模的数据集分割成小批量进行处理，可以减少内存消耗。sklearn提供了train_test_split方法，可以将数据集划分为训练集和测试集。
4. 使用稀疏矩阵：如果数据集中有大量的零元素，可以使用稀疏矩阵来表示数据，减少内存消耗。sklearn提供了稀疏矩阵的处理方法，如csr_matrix、csc_matrix等。
5. 使用适当的算法：不同的算法对于数据集的规模和特征数量有不同的适应性。可以根据具体情况选择适合的算法，避免数组索引过多的问题。

总之，为了解决使用sklearn计算机类时数组索引过多的问题，可以从数据预处理、特征选择、数据分割、使用稀疏矩阵和选择适当的算法等方面进行优化。这样可以提高计算性能，减少内存消耗。