【发布时间】:2016-01-19 22:20:32
【问题描述】:
我正在通过 svm.tune 使用网格搜索方法来获取我的 svm 的最佳 gamma 和 C 参数。数据集有 7M 行和 11 个特征变量。
似乎调整我的 5M 行数据需要很长时间,或者会耗尽内存(当我减少网格搜索的范围时)。
有人对我如何提高性能有任何建议吗?缩放特征?或者可能减少训练的行数?
【问题讨论】:
我正在通过 svm.tune 使用网格搜索方法来获取我的 svm 的最佳 gamma 和 C 参数。数据集有 7M 行和 11 个特征变量。
似乎调整我的 5M 行数据需要很长时间,或者会耗尽内存(当我减少网格搜索的范围时)。
有人对我如何提高性能有任何建议吗?缩放特征?或者可能减少训练的行数?
【问题讨论】:
对数据的随机子集进行网格搜索,然后使用最佳参数在整个数据集上训练您的 svm。安装 svm 既需要处理器又需要内存。
【讨论】: