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python - 训练SVM分类器需要多少时间？

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 17:53:41

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我编写了以下代码并在小数据上对其进行了测试:

classif = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf'))
classif.fit(X, y)

其中 X, y(X - 30000x784 矩阵，y - 30000x1)是 numpy 数组。在小数据算法上效果很好，给我正确的结果。

但我在大约 10 小时前运行了我的程序......它仍在进行中。

我想知道需要多长时间，或者它以某种方式卡住了？(笔记本电脑规范 4 GB 内存，Core i5-480M)

最佳答案

SVM 训练可以任意长，这取决于几十个参数:

C 参数 - 错误分类惩罚越大，过程越慢
内核 - 内核越复杂，进程越慢(rbf 是预定义内核中最复杂的)
数据大小/维度 - 同样的规则

一般来说，基本 SMO 算法是 O(n^3)，因此在 30 000 数据点的情况下，它必须运行与 成比例的操作数>2 700 000 000 000这是一个非常大的数字。你有什么选择？

改一个内核为线性内核，784个特征挺多的，rbf可以冗余
降低特征的维度(PCA？)
降低C参数
在您的数据子集上训练模型以找到好的参数，然后在某个集群/ super 计算机上训练整个模型

关于python - 训练SVM分类器需要多少时间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18165213/

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