我需要应用网格搜索我有20000列和110000行的数据帧，我需要使用python的网格搜索模块调整我的参数
#validation for svm
#there are an error to check it ( grid search ne marche pas i will check why after)
label = df.Sentiment
train= df.drop('Sentiment', axis=1)
from sklearn.pipeline import Pipeline
text_clf = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer()),
('clf', LinearSVC()),
])
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'tfidf_min_df': [[0.8, 1.0], 1],
'tfidf__max_df': ([0.8, 1.0], 1),
'clf__c': (0.1, 1 , 10),
}
gs_clf = GridSearchCV(text_clf, parameters)
gs_clf = gs_clf.fit(trainas_matrix(), label)
我收到此错误
----------------------------------------------- ---------------------------- MemoryError Traceback（最近一次调用 最后）in（） 3 classif = SklearnClassifier（LinearSVC（）） 4＃Séparationduset de train et de test ----＆GT; 5 X_train，X_test，y_train，y_test = train_test_split（train.as_matrix（），label，test_size = 0.33）
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/generic.pyc in as_matrix（self，columns）2832 self._consolidate_inplace（）
2833如果self._AXIS_REVERSED： - ＆GT; 2834 return self._data.as_matrix（columns）.T 2835 return self._data.as_matrix（columns）2836/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/internals.pyc in as_matrix（self，items）3148返回 mgr.blocks [0] .get_values（）3149其他： - ＆GT; 3150 return mgr._interleave（）3151 3152 def _interleave（self）：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/internals.pyc in _interleave（self）3157 dtype = _interleaved_dtype（self.blocks）3158 - ＆GT; 3159 result = np.empty（self.shape，dtype = dtype）3160 3161 if result.shape [0] == 0：
的MemoryError：