python - 提高 scikit-learn 多项逻辑回归的速度

Question

我正在尝试在 scikit learn 中训练一个逻辑回归模型，训练需要很长时间，大约 2 小时。数据集的大小为 21613 x 19。我是 scikit learn 的新手，因此我不知道我的代码是否错误，或者训练需要很长时间。任何有关如何提高训练速度的建议将不胜感激！

用于训练的代码如下

# get the LogisticRegression estimator
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# training the model
# apply algorithm  to data using fit()
clf = LogisticRegression(solver='newton-cg',multi_class='multinomial')
clf.fit(X_train,y_train)

标签： pythonscikit-learn

Answer 1