在OneHotEncoder中使用fit_transform时出现内存错误
是由于数据量过大导致内存不足的问题。OneHotEncoder是一种用于将分类变量转换为二进制特征向量的编码器。它将每个分类变量的每个可能取值都转换为一个新的特征，并将其表示为二进制向量。
解决内存错误的方法有以下几种：
- 减少数据量：如果数据量过大，可以考虑减少数据量，只选择部分数据进行编码。可以通过采样、筛选或者分块处理等方式来减少数据量。
- 分批处理：将数据分成多个较小的批次进行处理，每次处理一部分数据，然后将结果合并。这样可以减少一次性加载数据所需的内存。
- 使用稀疏矩阵：如果数据中的分类变量较多且每个变量的取值较多，可以考虑使用稀疏矩阵来表示数据。稀疏矩阵只存储非零元素的位置和值，可以大大减少内存占用。
- 增加内存：如果硬件条件允许，可以考虑增加内存容量，以满足数据处理的需求。
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from sklea
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| XCD
enc = LabelEncoder()dataarray)
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ct = ColumnTransfor
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from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderenc.fit([['b', 'c',
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0 5 160 0 0 0 0 1
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