我正在尝试用VScode用GridSearchCV做一个支持向量机，代码如下： from sklearn.svm import SVCsvc_cv.fit(x_train, y_train) 问题是，当我传递不是1的n_jobs ( n_jobs = -1、2或anyting)时，错误发生为： --------------Traceback (most recent c
浏览 93提问于2020-06-16得票数 0
我正试图通过与sklearn.cross_validation.cross_val_score的交叉验证来获得一个模型的分数。根据其，参数n_jobs设置您可以使用的cpus数量。但是，当我将其设置为-1 (或其他值不等于1)时，程序会抱怨：
import sklearn.cross_v
浏览 4提问于2014-06-30得票数 1
我正在使用scikit-学习NearestNeighbors找到最近的邻居，使用tfidf的人维基数据。下面是错误列表的一部分：JoblibValueError_fit_X, 'euclidean',
--> 357 n_jobs=n_jobs,
浏览 3提问于2017-11-06得票数 4
我试图使用scikit并行地运行KMeans --学习实现，但我一直收到以下错误消息： File "run_kmeans.py"IndexError: index 11683 is out of bounds for axis 0 with size 11683
当我使用KMeans运行n_jobs=1时，即以顺序方式运行时，不会出现错误但是对于n_jobs=
浏览 5提问于2017-01-13得票数 1
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np.load("X.npy")randomized_LR.fit(X, y) 344 if issparse(X):return self.func(*args, **kwargs)
File &qu
浏览 24提问于2015-01-02得票数 4
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我有一个计算机集群的帐户，而不是在Linux上运行的。我正在使用scikit-学习训练一个随机森林分类器与1000棵树在一个非常大的数据集。我试图通过运行以下代码来使用计算集群的所有核心：clf.fit(data, Y)但是，当我运行代码时，我看到只有1.2%的CPU被使用！那么为什么它没有使用所有存在的核心呢？请问如何解决这个问题？
编辑:我看到我的
浏览 0提问于2014-03-25得票数 4
仅训练这个分类器就运行得相当快，使用机器上的所有核，并使用~93 on：CPU times: user 43min 10s, sys: 1min 33s, total: 44min 44s然而，这种特殊的模型似乎并不是最优的RandomForestClassifier时所看到的性能？编辑:下面的参数组合有效
浏览 0提问于2019-03-27得票数 3
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如果我使用n_jobs = 1，我会得到精确度，但是，当我使用n_jobs = - 1时，我会得到以下错误。我尝试过使用其他号码，但只有在我使用n_jobs = 1时才有效这是我
浏览 2提问于2019-05-16得票数 7
import pandas as pddataset = pd.read_csv('testdata.csv') # 8mlnfetaure_cols])
predict_vals = predict_func(model, dataset, feature_cols) #130 secs
现在我想使用多处理来预测
浏览 2提问于2017-11-20得票数 1
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不像其他回归函数(线性，logistic.)在sklearn中，ElasticNet没有n_jobs参数。阅读时，ElasticNet似乎默认为joblib.parallel_backend中指定的n_jobs，它本身默认为n_jobs=-1，这是所有可用的CPU。，但也不会从使用每个可用的CPU的默认情况下更改n_jobs。=1)(model.fit(predictors, response))
但是，在运行尝试3时，我会收到以下错误</em
浏览 1提问于2021-11-17得票数 0
下面的代码在n_jobs=1 at cross_validate函数时是完全可重现的，但在n_jobs=-1或2时就不能重现了。import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_iris有人提到 numpy.random.seed不是线程安全的。但我在sklearn的中没有看到这一点，根据这一点，在任何
浏览 10提问于2019-08-19得票数 1
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2回答
当我并行运行GridsearchCV()和RandomizedsearchCV()方法时(设置了n_jobs>1或n_jobs=-1选项)
ImportError:在不支持分叉的系统上尝试执行并行计算而不保护您的导入要在脚本中使用并行计算，必须使用"if name == ' main '“保护主循环。有关更多信息，请参见并行的joblib文档：“我将代码放在.py文件中的一个类中，并在其他.py文件中使用if_name_==&#x
浏览 1提问于2018-02-05得票数 2
如何解决这个问题，以便保存每个类别的模型，以便在加载这些模型时，能够预测新文本的标签？rest classifier ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC(), n_jobs
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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有没有一些方法可以在并行循环中运行sklearn (支持n_jobs参数)？当我试图在multiprocessing.Pool中运行n_jobs >1的sklearn函数时，我得到了警告 for s in split_list(seeds, n_jobs))
那么，是否存在允许嵌套并行的并行库
浏览 1提问于2016-08-03得票数 0
首先，我检查了关于这个错误的不同帖子，没有一个能解决我的问题。import pandas as pdimport nu
浏览 1提问于2018-07-04得票数 3
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我在使用GridSearchCV时遇到了以下问题:在使用n_jobs > 1时，我遇到了一个并行错误。下面是一个显示错误的简单工作示例：targ = np.random.randint(0,2,100)
grid_s.fit(train, targ)Fitti
浏览 0提问于2016-11-25得票数 4
当在n_jobs = -1中使用sklearn.model_selection.cross_val_score作为参数时，我会出错。我是深度学习和ANN的初学者，根据k折叠交叉验证的课程的指导员，使用n_jobs = -1来使用CPU的所有处理器，以减少时间，但在我的情况下，这是一个错误。错误-
可以找到完整的堆栈跟踪。import ker
浏览 2提问于2018-11-03得票数 8
1回答
对于我的交叉验证，我调用：并行地进行10但是，当我试图以以下方式使用joblib进行此操作时，会出现一个错误：
/usr/
浏览 4提问于2015-11-30得票数 3
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我正在尝试调试laptop...but代码中的Fortran警告，该代码在转移到我的桌面(这是一个新鲜的Ubuntu15.10、新鲜Pycharm和新的Anaconda3)后在我的sklearn.cross_validation.cross_val_score上完美地运行，在运行sklearn.cross_validation.cross_val_score时会得到以下错误
/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn要维护
浏览 1提问于2016-04-02得票数 3
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3回答
尝试使用minkowski距离和传递权重，但sklearn度量不允许这样做。尝试使用scipy中的pdist和cdist，但这些命令会事先计算距离！import pandas as pd metric = minkows
浏览 0提问于2018-01-17得票数 1
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