(数据科学学习手札138)使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算

本文介绍了如何使用sklearnex库在不修改代码的情况下,显著提高scikit-learn在Intel处理器上的运算速度。通过简单安装和配置,实现在百万级别样本和大量特征的数据集上,线性回归训练速度提升50多倍。官方测试显示在更强的CPU上,性能提升可能更显著,包括训练和推理速度。

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本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

1 简介

大家好我是费老师,scikit-learn作为经典的机器学习框架,从诞生至今已发展了十余年,但其运算速度一直广受用户的诟病。熟悉scikit-learn的朋友应该清楚,scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限,并不能很充分地利用算力。

而今天我要给大家介绍的知识,可以帮助我们在不改变原有代码的基础上,获得数十倍甚至上千倍的scikit-learn运算效率提升,let’s g

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