我有一个包含分类数据的数据集，并使用DictVectorizer将数据转换为数字。
# training data
vect = DictVectorizer(sparse=False)
x = vect.fit_transform(samples)
# test data
vect.transform(samples)
但是此代码在大型数据集中会造成内存问题，因为当每个类别由许多类型组成时，它会占用过多的内存。
我想要一种解决方案或算法来解决内存成本问题
将稀疏更改为true
vect = DictVectorizer（sparse = False）
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