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。

相关问题

y_pred = cnn.predict_classes(X_test)

在使用 Keras 深度学习框架中，`predict_classes` 方法已经被弃用，推荐使用 `predict` 方法并使用 `numpy.argmax` 函数获取预测结果。

您可以将 `predict_classes` 方法替换为 `predict` 方法，并使用以下代码获取预测结果：

y_pred = np.argmax(cnn.predict(X_test), axis=-1)

其中，`np.argmax` 函数返回数组中最大值的索引，`axis=-1` 表示在最后一个轴上执行操作。这样，`y_pred` 将会是一个一维数组，包含每个测试样本的预测类别。

y_pred = cnn.predict(X_test) np.savetxt("cnn.txt", y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)代码跑到这里就提示错误：ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常表示测试集中包含缺失值（NaN），而 `accuracy_score` 方法不支持缺失值。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 是一个 Pandas DataFrame，包含了测试集标签数据
y_test = pd.DataFrame(y_test)
# 删除含有缺失值的行
y_test = y_test.dropna()

# 假设 y_pred 是通过模型预测的标签数据
# 使用同样的索引过滤 y_pred
y_pred = pd.DataFrame(y_pred, index=y_test.index)
# 删除含有缺失值的行
y_pred = y_pred.dropna()

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 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()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据和预测数据
y_test = y_test[not_nan_idx]
y_pred = y_pred[not_nan_idx]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `ValueError: Input y_true contains NaN` 的错误。