使用导出的sklearn模型时，Android Studio中的代码太大

。这个问题是由于sklearn模型导出的代码过于庞大而导致的。为了解决这个问题，我们可以考虑以下几个方法：

1. 使用模型压缩技术：可以使用模型压缩算法来减小模型的大小，例如使用剪枝、量化、权重共享等方法。这些技术可以将模型的参数和结构进行优化，从而减小模型的体积。
2. 使用模型量化：通过将模型参数由浮点数转换为定点数或低精度浮点数，可以大大减小模型的大小。例如，可以使用TensorFlow Lite的量化工具对模型进行量化，从而减小模型的体积。
3. 使用模型优化库：一些云计算平台提供了专门的模型优化库，可以帮助减小模型的大小并提高推理性能。例如，腾讯云提供的TNN模型优化库可以帮助减小模型的体积，并提供高性能的推理引擎。
4. 使用模型分割：如果模型过大，可以考虑将模型分割成多个部分，然后在需要时再进行加载和组合。这样可以减小每个部分的大小，并降低整体模型的体积。

综上所述，以上是针对Android Studio中代码过大的解决方法。在具体应用场景中，根据实际需求选择适合的方法来解决问题。同时，腾讯云提供了丰富的云计算产品，例如AI推理服务、模型优化工具等，可以帮助开发者解决模型大小的问题。