回归的分层抽样

Question

我需要在大型数据集上使用SVM内核进行回归分析。我的笔记本电脑无法处理，完成运行需要数小时。有没有什么好方法可以减少数据集大小而不影响模型的（多）质量？将分层抽样工作？

Answer 1

有很多几十种降低SVM复杂性的方法，最简单的方法可能是近似内核空间投影。特别是诸如scikit-learn provides functions to do this种显式投影之类的库，其后是线性SVM - 可以快速地进行重新训练。