【发布时间】：2016-08-20 01:43:05
【问题描述】：
我目前正在研究多标签分类。作为分类器，我使用 SVMlight 并将多标签问题二值化。在我的例子中，这意味着超过 1000 次分类运行。
我有一个 1000 的固定特征大小，模型的训练现在需要 3 多天（2 GHz Intel Core 2 Duo，8 GB）。有没有人经历过通常需要这么长时间，或者你能给我任何建议来提高性能吗？您认为改用高性能机器会产生很大的影响吗？
提前致谢！
【问题讨论】：
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SVM 的确切设置是什么？测试了哪些超参数？训练集有多大？
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我在分类模式下使用 SVM，其他参数具有线性内核和 SVMlight 标准值。训练集包含 20 000 个文档
标签： performance machine-learning scikit-learn multilabel-classification svmlight