Python：并行化OneClassSVM培训

Question

我正在使用OneClassSVM训练数据集（4641820，43）。我将工作提交到cluster中。连续需要三天才能完成培训。作为初学者，我还研究了LogisticRegression和RandomForestClassifier的参数**n_jobs**: The number of jobs to run in parallel for both fit and predict。我还研究了n_jobs = -1意味着该计算将在计算机的所有CPU上分派。但是对于OneClassSVM，我没有找到类似的东西。 Doe的OneClassSVM在内部执行此操作，如何减少训练时间，或者根据我的数据集来看这是否正常？

我的分类器参数设置

OneClassSVM(cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.1,
      kernel='linear', max_iter=-1, nu=0.014371518068343882,
      random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

还有一个相关的问题1和2，但是我没有找到任何积极的解决方案。