Как ускорить работу классификатора knn?

Несколько способов ускорить работу классификатора KNN:

• Ограничить число признаков. ru.stackoverflow.com Однако стоит учитывать, что при этом качество модели может снизиться. ru.stackoverflow.com
• Использовать методы, понимающие разреженные матрицы. ru.stackoverflow.com Например, убрать StandardScaler и найти быструю замену функции distance.cdist, которая понимает разреженные матрицы (например, NMSLIB или другие подобные библиотеки). ru.stackoverflow.com
• Вместо CountVectorizer использовать HashingVectorizer. ru.stackoverflow.com Ему не нужно хранить состояние, поэтому он должен работать быстрее. ru.stackoverflow.com
• На этапе обучения создавать структуры данных. yandex.ru Это поможет упорядочить набор обучающих данных и ускорить поиск ближайших соседей. yandex.ru
• Уменьшить количество потенциальных ближайших соседей. cyberleninka.ru Например, сравнивать только тексты, имеющие общие термины, нет смысла сравнивать тексты, которые не имеют никаких связей. cyberleninka.ru
• Использовать двоичную кучу. cyberleninka.ru Для каждого текста хранить его ближайшие соседи в двоичной куче, корень которой есть самый ближайший сосед. cyberleninka.ru

Выбор метода ускорения работы классификатора KNN зависит от конкретной ситуации.

Пользователь

Время добавления