并行拟合 scikit-learn 模型？答案

【问题标题】：Fit a scikit-learn model in parallel?并行拟合 scikit-learn 模型？
【发布时间】：2021-05-09 01:37:33
【问题描述】：

是否可以并行拟合 scikit-learn 模型？类似的东西 model.fit(X, y, n_jobs=20)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这实际上取决于您要拟合的模型。通常在初始化模型时它会有一个n_jobs 参数。见glossary on n_jobs。例如随机森林：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=10)

如果它是一种集成方法，那么并行化是有意义的，因为您可以单独拟合模型（请参阅help page for ensemble methods）。 LogisticRegression() 也有一个 n_job 选项，但老实说，如果这是你的瓶颈，我真的不知道这会加快装配过程的速度。另见post

其他方法，如弹性网络、线性回归或 SVM，我认为没有并行化选项。

【讨论】：