sklearn SVC +稀疏数据加速

Question

美好的一天！

我遇到了很大麻烦，因为SVC需要花费太多时间。而且我无法对数据进行标准化，因为它是sparce，矩阵的大小对于密集表示来说太大了。我通过

缩放数据

sklearn.preprocessing.scale

但它还不够。有什么可以加快SVC的计算？

Answer 1

1）购买一台具有如此大量RAM的机器，您可以缓存整个克矩阵。缓存大小对LibSVM具有最大的性能影响，这是scikit学习使用的。

2）使用不同的算法。 Scikit learn已经在调用LibSVM，它可能是最快的基于SMO的SVM实现。