Python稀疏矩阵＆amp;分类器

Question

使用自然稀疏数据我很乐意使用scipy稀疏类型（例如 csr_matrix ）。但是当我看到各种分类器是否真的支持这种类型时，我感到很困惑！

• 逻辑回归，朴素的贝叶斯似乎与之合作
• 关于SVM分类器（例如 sklearn.svm.SVC ）我知道它只能预测它首先适合的相同类型（所以如果我适合稀疏矩阵，我可以使用.predict （）和.score（）用于稀疏数据），这是正确的吗？

第二个问题是关于使用稀疏类型（appart for memory storage）的优点：它是否提高了算法的速度？对于svm.SVC看起来并不是这样，但我无法确定，你对这个问题了解得更多吗？

我必须补充一点，我计划使用 cross_val_score 和 GreadSearchCV 对这些稀疏数据进行调整和交叉验证，并且希望确保这些函数可以有效地支持这种稀疏类型。

谢谢大家的帮助！