我正在尝试运行脚本以使用Jupyter Notebook上的“顺序转发选择”来执行功能选择:
# Sequential Forward Selection
sfs1 = SFS(knn,
k_features=15,
forward=True,
floating=False,
scoring='accuracy',
cv=5,
n_jobs=-1)
sfs1 = sfs1.fit(x_train1, y_train)
print('\nSequential Forward Selection (k=15):')
print(sfs1.k_feature_idx_)
print('CV Score:')
print(sfs.k_score_)
我注意到它花了很长时间才能显示输出。另外,在脚本运行时,我的笔记本电脑多次挂起/卡住,我怀疑这是原因。
SFS()中的“ n_jobs = -1”负责在我所有可用的CPU内核上运行交叉验证。因此,在脚本运行时,我看到在许多实例中(在任务管理器中)CPU利用率几乎达到100%。我想知道是否可以改用我的GPU(Nvidia Geforce GTX 960M)在Jupyter笔记本电脑上执行这些操作,以便我可以更快地获得输出并避免笔记本电脑有时卡住。