总体而言，我对scikit学习和机器学习非常陌生。我有一个包含140,565行和17列的数据集。我使用的是在具有2.7GHz处理器，4GB RAM，Windows 10的计算机上运行随机森林模型的其他人的代码。
显然4GB RAM是不够的，我无法升级此系统（超极本）。它有一个固态硬盘。是否可以将scikit配置为使用硬盘驱动器而不是RAM（更多的空间以速度为代价）？
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您仍然需要内存，需要从磁盘读取和写入数据，因为我知道这对于sklearn ML任务是不可能的（您需要尝试其他软件），可以尝试使用下面列出的策略来装入内存，但有一定限制您可以实现哪些算法：Scaling with instances using out-of-core learning
在这种情况下，性能和结果会受到影响，并且批次大小也会影响结果。
注意：对于磁盘读写操作更适合SAS和hadoop（map-reduce），但sklearn需要RAM。