train_test_split函数导致CPU内存过载

`train_test_split` 是 scikit-learn 库中用于数据集划分的常用函数，它将数据划分为训练集和测试集。然而，如果在处理大规模数据集时，尤其是当数据量非常大、并且一次性加载到内存中时，可能会导致 CPU 内存过载。

原因在于 `train_test_split` 需要在内存中一次性加载整个原始数据集，这会占用大量资源。特别是对于特征数量多、样本数量庞大的情况，如果没有适当的数据管理和分块策略，计算和存储成本将会非常高。

解决这个问题有几种方法：

1. **批处理处理**：可以采用批次（batching）的方式读取和处理数据，而不是一次性加载所有数据。例如，使用 pandas 的 `read_csv` 函数配合 `chunksize` 参数逐块读取数据。

import pandas as pd
chunks = []
for chunk in pd.read_csv('your_large_file.csv', chunksize=1000):
    # 分割并处理每一块数据
    X_train, X_test = train_test_split(chunk, test_size=0.2)
    # ...

2. **使用生成器函数**：避免一次性加载数据，通过函数返回一个迭代器，每次只生成一部分数据。

3. **使用分布式计算框架**：如果数据实在太大，可以考虑使用如 Dask 这样的库，或者 Hadoop、Spark 等大数据处理框架，它们可以在多台机器上并行处理数据，降低对单机内存的需求。

4. **调整数据预处理步骤**：尽量减少不必要的数据转换或特征工程操作，只在需要的时候计算所需部分。