Обучение SVC из scikit-learn показывает, что использование -h 0 может быть быстрее?

Question

Я тренирую модель SVC на большом наборе данных, и, поскольку я установил verbose=True, он показывает Warning: using -h 0 may be faster.

У меня есть два вопроса:

• что это за предупреждение и как мы можем установить любую опцию libsvm, как это упоминалось в предупреждении?
• размер кеша в параметре sklearn.svm.SVC может повлиять на скорость обучения?Я установил его как cache_size=2000.

Ваше экспертное мнение ценится

Answer 1

Параметр

-h контролирует сжатие: использовать эвристику сжатия, 0 или 1 (по умолчанию 1)

Вы можете установить его в конструкторе SVC, используя аргумент shrinking.Сжатие - это эвристика для ускорения проблемы оптимизации.

Проверка Оригинальная бумага и Аналогичные вопросы по сжатию

Кэширование - это метод сокращения вычислительных затрат.время метода разложения, который является частью обучения.Этот размер контролируется с помощью параметра cache_size.

Я настоятельно рекомендую прочитать оригинальную бумагу libsm, особенно раздел 5.