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我对使用freeze_support()而感到困惑multiprocessing,Runtime Error没有它就得到了.我只运行脚本,而不是定义函数或模块.我还能用吗？或者我导入的软件包应该使用它吗？

这是文档.

请注意,具体问题是关于scikit-learn调用GridSearchCV哪些尝试并行生成进程.我不确定我的脚本是否需要为此冻结,或者是一些被调用的代码(来自Anaconda发行版).如果详细信息与此问题相关,请转到更具体的问题.

我正在从python 2.7.10执行scikit-learn SVM分类器(SVC),现在已经运行了2个多小时.我已经使用pandas.read_csv预处理的数据读取数据然后运行

clf = SVC(C = 0.001, kernel = 'linear', cache_size = 7000, verbose = True)
clf.fit(X_train, y_train)

我有使用R在H2O中运行分类器(随机森林和深度神经网络)的经验,他们从来没有这么长时间!我运行的机器有16 GB RAM和i7,每个核心有3.6 GHz.任务监视器告诉我,python正在使用8.6 Gb RAM,但只占CPU的13%.我不太明白它为什么这么慢,甚至没有使用所有资源.

我拥有的数据有12000000行和22列,唯一详细的sklearn给我的是一行:

[LIBSVM]

这是正常的行为还是我应该看到更多？任何人都可以发布完成的svc的详细信息吗？另外,除了降低C参数外,我还能做些什么来加快速度吗？使用较少的行并不是一个真正的选择,因为我想要对算法进行基准测试,如果使用不同的训练数据,它们将无法比较.最后,任何人都可以解释为什么我的资源很少被使用？