我已经使用scikit-learn的DecisionTreeClassifier在一个拥有> 3,000,000行和15个特征（类别的二进制编码）的数据集上训练了一个模型 . 它可以很好地运行并完成我想要它做的事情 . 当我尝试将其转换为CoreML模型时，它不起作用 . 我得到“内核似乎已经死了 . 它会自动重启 . ”我减少了数据的大小，对于非常小的批次，它工作正常 . 它似乎突破了大约500行 .
我是使用CoreML的新手，这可能是对它如何工作的误解，但我不确定 . 我觉得有其目的，CoreML应该能够处理具有大量类标签的更大模型（我看着大约40,000个 . ）
关于如何解决这个问题或解决它的任何想法？
简化了我正在做的事情：
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import coremltools
import random
import string
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X = np.random.choice([0, 1], size=(15*1000,), p=[1./3, 2./3])
X = np.split(X,1000)
y = []
for i in range(0,1000):
x = ''.join(random.choice(string.lowercase) for x in range(5))
y.append(x)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X,y)
d = {'arr': X, 'str': y}
df = pd.DataFrame(data=d)
coreml_model = coremltools.converters.sklearn.convert(clf, "arr",
"str") ## kernel dies here for larger data
coreml_model.save('mymodel.mlmodel')
Update: 这是一个记忆问题（可能 . ）一旦我超过2 mb，我就会得到
malloc: *** error for object 0x7fb096a0f738: incorrect checksum for freed object - object was probably modified after being freed. *** set a breakpoint in malloc_error_break to debug
调试只是给出
Segmentation fault: 11