如何在 sklearn-python 中计算 svm 分类器的大小？

Question

我正在使用 svm 的 LinearSVC。我想知道分类器在训练后占用了多少内存。

from sklearn.svm import LinearSVC
clf_svm = LinearSVC()
clf_svm.fit(xtrain,ytrain)

我使用了 sys.getsizeof，但它总是返回 56，因为它没有考虑对象的复杂性。有没有办法计算分类器在内存中的确切大小？

Answer 1

只需腌制对象并检查文件大小。否则没有简单的方法。

无论如何，LinearSVC 是一个简单的模型，它将学习到的数据保存到 coef_ 和 intercept_ 属性中。所以你可以检查这两个占用的内存。实际大小将取决于数据中的特征 (X)。

除此之外，scikit 中的实际 LinearSVC 还将包含一些关于所学类、用于初始化的参数等信息。