Adaboost模型导致内存崩溃可能是因为模型过于复杂或者数据量过大导致内存不足。以下是一些解决方法：

1. 减少数据集大小：如果数据集过大，可以尝试使用更小的数据集来训练模型。可以考虑随机采样或者使用更少的特征来减少数据量。

2. 减少特征数量：如果特征数量过多，可以考虑使用特征选择算法来减少特征数量。可以使用相关性分析、L1正则化等方法选择最重要的特征。

3. 增加硬件资源：如果内存容量有限，可以考虑增加硬件资源，如增加内存容量或使用更强大的计算机。

4. 降低模型复杂度：Adaboost模型可能会过于复杂导致内存崩溃，可以尝试减少模型的深度或层数来降低模型的复杂度。

5. 使用更高效的算法：Adaboost模型可能不是最合适的算法，可以尝试其他更高效的算法，如Gradient Boosting 或者 LightGBM。

下面是一个示例代码，使用LightGBM算法来替代Adaboost模型:

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建LightGBM模型
model = lgb.LGBMClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

使用LightGBM模型可以有效地减少内存占用，并提高模型训练和预测的效率。