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python - SVM 的数据太多？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-01 03:47:48

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因此，我在一个包含大约 120 个特征和 10,000 个观察值的数据帧上运行来自 sklearn 的 SVM 分类器(具有线性内核和假概率)。该程序需要几个小时才能运行，并且由于超出计算限制而不断崩溃。只是想知道这个数据框是否太大？

最佳答案

总之不，这根本不算太大。线性支持向量机可以进一步扩展。另一方面，libSVC 库则不能。好消息是，即使在 scikit-learn 中，你也有大规模的 svm 实现 - LinearSVC，它基于 liblinear 。您还可以使用 SGD(也可在 scikitlearn 中使用)来解决它，它也可以针对更大的数据集进行收敛。

关于python - SVM 的数据太多？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38724623/

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