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这是一个创建于 366 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？
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1
czfy 2023-12-27 17:47:56 +08:00
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 |
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2
Yuanlaoer 2023-12-27 17:48:14 +08:00
所有数据都在“内存”里，“CPU”占用一直 40%
内存，CPU |
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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] ``` |
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4
czfy 2023-12-27 23:38:47 +08:00
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 |
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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。
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6
czfy 363 天前 via Android
有用就好
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