SciKit One-class SVM 分类器训练时间随着训练数据的大小呈指数增长答案

【问题标题】：SciKit One-class SVM classifier training time increases exponentially with size of training dataSciKit One-class SVM 分类器训练时间随着训练数据的大小呈指数增长
【发布时间】：2017-06-02 14:52:46
【问题描述】：

我正在使用 Python SciKit OneClass SVM 分类器来检测文本行中的异常值。首先使用词袋和 TF-IDF 将文本转换为数字特征。

当我训练（拟合）在我的计算机上运行的分类器时，时间似乎随着训练集中项目的数量呈指数增长：

训练数据中的项目数和花费的训练时间： 10K：1 秒、15K：2 秒、20K：8 秒、25K：12 秒、30K：16 秒、45K：44 秒。

我能做些什么来减少训练所花费的时间，并避免当训练数据量增加到几十万项时这会变得太长？

【问题讨论】：

Kernel-SVM 介于 O(n^2) 和 O(n^3) 之间（取决于时间/内存权衡）。你无能为力。非线性 SVM 不适用于大数据！线性 SVM 可以，但似乎底层实现只是 libsvm（并且不能使用 liblinear 或 SGD）。

标签： python scikit-learn svm

【解决方案1】：

对于来自 Google 的任何人，sklearn 已经实现了 SGDOneClassSVM，它“在训练样本的数量上具有线性复杂性”。对于大型数据集，它应该更快。

【讨论】：

【解决方案2】：

希望我不会太晚。 OCSVM 和 SVM 需要大量资源，并且长度/时间关系是二次的（您显示的数字遵循此）。如果可以，请查看 Isolation Forest 或 Local Outlier Factor 是否适合您，但如果您正在考虑应用更长的数据集，我建议创建一个与这些现成解决方案的上下文非常相似的手动 AD 模型。通过这样做，您应该能够并行工作或使用线程工作。

【讨论】：

【解决方案3】：

scikit 的 SVM 是一个高级实现，所以你能做的只有这么多，而且在速度方面，从他们的网站上，“SVM 不直接提供概率估计，这些是使用昂贵的五倍计算交叉验证。”

您可以根据可用 RAM 增加内核大小参数，但这种增加并没有多大帮助。

您可以尝试更改内核，尽管您的模型可能不正确。

以下是来自http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#tips-on-practical-use 的一些建议：扩展您的数据。

否则，不要使用 scikit 并使用神经网络自己实现。

【讨论】：