在使用Dask-ML时，如果内存使用量不断超出，该怎么办？

在使用Dask-ML时，如果内存使用量不断超出，可以采取以下几种方法来解决问题：

1. 增加集群资源：可以增加集群的内存资源，例如增加节点的数量或者增加每个节点的内存容量，以满足更大规模的计算需求。
2. 优化数据处理：可以对数据进行预处理或者特征工程，以减少数据的维度或者使用稀疏矩阵等方式来降低内存使用量。
3. 降低并行度：可以通过减少并行度来降低内存使用量，例如减少并行任务的数量或者调整并行任务的大小。
4. 使用分布式内存对象：Dask-ML提供了一些分布式内存对象，例如dask.array和dask.dataframe，可以将数据存储在分布式内存中，以减少单个节点的内存压力。
5. 使用更高效的算法：可以尝试使用更高效的机器学习算法或者模型，以减少内存使用量。
6. 增加硬件资源：如果以上方法无法解决问题，可以考虑增加硬件资源，例如增加内存条或者更换更高容量的内存。

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