Estoy creando un modelo SVM para el reconocimiento de dígitos MNIST en Amazon Sagemaker y obtengo el siguiente error.

MemoryError: no se puede asignar 201. MiB para una matriz con forma (33600, 784) y tipo de datos float64

A continuación se muestra mi código: -

 # creating a KFold object with 5 splits folds = KFold(n_splits = 5, shuffle = True, random_state = 101) # specify range of hyperparameters # Set the parameters by cross-validation hyper_params = [ {'gamma': [1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4], 'C': [1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100]}] # specify modelb model = SVC(kernel="rbf") # set up GridSearchCV() model_cv = GridSearchCV(estimator = model, param_grid = hyper_params, scoring= 'accuracy', cv = folds, verbose = 1, return_train_score=True) # fit the model model_cv.fit(normalized_X_train, y_train) print("The best parameters are %s with a score of %0.2f" % (model_cv.best_params_, model_cv.best_score_))