加入你提供的改进方法后出现该错误：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

这个错误是由于内存不足导致的。可能是因为你的计算机内存不足以处理这个数组，或者你的程序中存在内存泄漏等问题。

你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少数组的大小，或者使用稀疏矩阵来代替。

2. 优化程序，减少内存使用。例如，在使用完变量后及时释放内存，避免不必要的变量复制或者创建等。

3. 使用更高配置的计算机或者云计算服务，以增加计算机的内存。

希望这些方法能够帮助你解决问题。

相关问题

y_pred = cnn.predict(X_test) # 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据 # 检查是否有缺失值 mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) # 返回非缺失值的索引 not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()程序跑到这里报错：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

这个错误是由于内存不足导致的。可能是因为你的计算机内存不足以处理这个数组，或者你的程序中存在内存泄漏等问题。

你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少数组的大小，或者使用稀疏矩阵来代替。

2. 优化程序，减少内存使用。例如，在使用完变量后及时释放内存，避免不必要的变量复制或者创建等。

3. 使用更高配置的计算机或者云计算服务，以增加计算机的内存。

对于你的问题，可以尝试使用`np.isnan()`函数来检查缺失值，返回一个布尔型的数组，然后使用`np.logical_not()`函数来获取非缺失值的索引，如下所示：

mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) 
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
y_test = y_test[not_nan_idx]
y_pred = y_pred[not_nan_idx]

希望这些方法能够帮助你解决问题。

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.46 GiB for an array with shape (391382592,) and data type float32

这个错误提示是由于numpy试图分配一个太大的数组，但是内存不足，无法完成分配。可以尝试以下几个方法来解决这个问题：

1. 减小数组的大小或者减小数据类型的精度，从而减少内存的使用量。
2. 使用更好的硬件设备，例如更大内存的计算机或者使用云计算服务。
3. 优化代码逻辑，尽量避免不必要的内存分配和使用。可以使用Python内置的gc模块手动回收不需要的对象。

希望这些方法能够帮助你解决这个问题。