我正在运行一个代码来进行二进制分类并在之后预测标签。该代码与一个大小为 257673 行和 47 列的特定数据库完美运行。当我尝试使用 91690 行和 10 列之一（当然更小）时，我收到错误调用：
TerminatedWorkerError: A worker process managed by the executor was unexpectedly terminated. This could be caused by a segmentation fault while calling the function or by an excessive memory usage causing the Operating System to kill the worker. The exit codes of the workers are {SIGKILL(-9)}
我正在使用一条cross validation线n_job=-1
cross_val_score(model, X.drop(target,axis=1), X[target], cv=outer_cv, n_jobs=-1, scoring='neg_mean_squared_error')
outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)
model 是 sklearn 算法中的任何一种，我已经尝试过 AdaBoostClassifier、LogisticRegression、KNN、SVM、GradientBoosting、RandomForest、DecisionTreeClassifier……以及许多其他算法，但我一直遇到同样的错误。
我已尝试更改n_jobs=-2, 1, 2，但错误仍然存在。我在 …