sklearn里的learning_curve为何会如此占用内存

写了一个简单的随机森林模型，想验证下learning curve看看效果，CPU直接到99%
程序跑不下去。
有什么办法么，还是我的用法不对？
train_size,train_scores,test_scores = learning_curve(forest2,X,y,cv=10,n_jobs=-1,train_sizes=np.linspace(.1,1.,10),verbose=0)

是不是数据问题，拿sklearn自带数据集测试一下

n_jobs=-1的意思就是占用全部的cpu计算，当然CPU直接到99%了。