带有 sklearn 的机器学习：KNeighborRegressor 拟合函数卡在大数据库上

Question

我已经使用 sklearn 工具有一段时间了，但我现在遇到了这个奇怪的问题。我只是试图用 sklearn 构建一个 KNN 回归器，但执行需要永远，并且在调试时看起来 fit 函数的执行似乎永远需要执行。我应该提到数据集很大（约 25,000 条记录，具有 10 个特征），但仍然 - 我现在等了一个小时还没有结果。什么可能导致这种情况？相关的一段代码： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 42)regressor = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors = n, algorithm = algorithm, weights = weights)regressor.fit(X_train, y_train)y_pred = regressor.predict(X_test)train_score = regressor.score(X_train, y_train)test_score = regressor.score(X_test, y_test)

Answer 1

这就是 KNN 的本质。算法时间复杂度是 KNN，O(nd)其中 n 是数据点的数量，d 是维度（在您的情况下n = 25k, d = 10）

KNN 将考虑所有数据点并选择K最接近的邻居。因此，如果您的数据很大，则需要更多时间。K是超参数，您可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV对其进行调整

您拥有的选项：

1. 缩小您的数据（即，减少数据点的数量，比如 25k 到 15K）

2. 增加系统内存大小和处理器速度或在云中运行 KNN

3. 等待 KNN 完成

4. 如果您有延迟限制，则不要使用 KNN

您也可以尝试使用 RBF 内核的SVM，因为它是 KNN 的一个很好的近似，而且花费的时间更少