sklearn Logistic Regression with n_jobs=-1 实际上并没有并行化答案

【问题标题】：sklearn Logistic Regression with n_jobs=-1 doesn't actually parallelizesklearn Logistic Regression with n_jobs=-1 实际上并没有并行化
【发布时间】：2017-01-29 22:02:31
【问题描述】：

我正在尝试使用 sklearn 的逻辑回归来训练一个庞大的数据集。我已经设置了参数n_jobs=-1（也试过n_jobs = 5, 10, ...），但是当我打开htop时，我可以看到它仍然只使用一个核心。

是不是说逻辑回归只是忽略了 n_jobs 参数？

我该如何解决这个问题？我真的需要这个过程变得并行......

附：我正在使用 sklearn 0.17.1

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 parallel-processing scikit-learn logistic-regression

【解决方案1】：

并行进程后端也依赖于求解器方法。如果您想使用多核，则需要multiprocessing 后端。

但像 'sag' 这样的求解器只能使用 threading 后端。

而且大多数情况下，它可能会由于大量的预处理而被阻止。

【讨论】：

如果您能用一个在 sklearn 上使用 n_jobs 的工作示例进行说明，那就太好了

【解决方案2】：

如果您仔细阅读他们的instructions，有多种原因。可以试试这组参数吗：

    logit = LogisticRegression(penalty='l2',
                       random_state=42,
                       C=0.2,
                       n_jobs=-1,
                       solver='sag',
                       multi_class='ovr',
                       max_iter=200,
                       verbose=10
                      )

启动多个线程需要一两分钟。

【讨论】：