推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 350 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
使用 scikit-learn ，训练一个随机森林。所有的数据都在内存里，但是训练时间还是很长，但是看任务管理器里面，CPU 占用一直 40%，不是应该 100%吗？是不是 Python GIL 的问题？怎么样才可以提速？
 |
1
czfy 350 天前
1. 你用的是什么 CPU
2. 占用 40%，具体是 1 核有难多核围观，还是每个核都有占用 3. 最好还是把代码列出来 |
 |
2
Yuanlaoer 350 天前
所有数据都在“内存”里，“CPU”占用一直 40%
内存，CPU |
 |
3
QiShine OP ```
# transform list into array train = asarray(train) # split into input and output columns trainX, trainy = train[:, :-1], train[:, -1] # fit model model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000) model.fit(trainX, trainy) # make a one-step prediction yhat = model.predict([testX]) return yhat[0] ``` |
|
4
czfy 350 天前
你也没说全
先试试在 import 之后加一行 n_jobs = -1 吧 或者自己看文档 https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#parallelization |
|
5
QiShine OP @czfy 感谢回复！改成 model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, n_jobs=-1)之后，速度快了两倍。
|
|
6
czfy 346 天前 via Android
有用就好
|
Select Language