Scikit-learn 多线程

Question

您知道来自 scikit-learn 的模型是使用自动多线程还是仅使用顺序指令？

谢谢

Answer 1

没有。默认情况下，所有 scikit-learn 估计器仅在单个线程上工作。

但话又说回来，这完全取决于算法和问题。如果算法需要顺序数据，我们无能为力。如果数据集是多类或多标签的，并且算法在一对一的基础上工作，那么是的，它可以使用多线程。

在您要使用的实用程序或算法中查找参数n_jobs，并将其设置为-1 以使用多线程。

例如。

• LogisticRegression 如果处理二元问题只会训练单个模型，这将需要数据顺序，所以这里使用n_jobs 没有效果。但它像 OvR 一样处理多类问题，因此它必须使用相同的数据训练那些许多估计器。在这种情况下，您可以使用n_jobs=-1。

• DecisionTreeClassifier 本质上启用了多类，不需要训练多个模型。所以我们那里没有那个参数。

• 像RandomForestClassifier 这样的集成方法将训练多个估计器（无论问题类型如何），这些估计器单独处理数据的某些部分，因此我们可以再次使用n_jobs。

• 像cross_val_score 或GridSearchCV 这样的交叉验证实用程序将再次处理部分数据或一些单独的参数，这与其他折叠无关，因此我们在这里也可以使用多线程功能。