mzm*_*mzm 5 python scikit-learn numba
有没有人成功地使用numba和jit compilaition来加速scikit-learn模型.我正在研究的具体模型是回归模型,例如Logistic回归.
我能够使用numba来优化我使用sklearn模型编写的函数,但模型函数本身不受此影响且未经优化,因此不会显着提高速度.有没有办法优化sklearn功能？
任何关于此的信息将非常感激.
Scikit-learn大量使用numpy,其中大部分是用C编写的并且已经编译(因此不符合JIT优化条件).
此外,LogisticRegression模型本质上是具有适当损失函数的LinearSVC.我可能会略有不妥,但无论如何,它使用LIBLINEAR进行求解,这也是一个已编译的C库.
scikit-learn的制造者也大量使用了Pyrex之一的python到编译系统,这再次导致优化的机器编译代码不适合JIT编译.
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