支持向量机1200个数据跑了10个小时了，这合理吗？

Question

就1200多个数据，跑的支持向量机回归，已经预处理标准化了，12个特征预测，一个晚上了醒来还是停留在这里，这合理吗？请问怎么能解决一下呢？

Answer 1

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对于1200个数据点的支持向量机（SVM）回归模型训练耗时10个小时，这显然是不合理的。通常，SVM训练应该在几分钟内完成，即使是对于较大的数据集。以下是一些可能的原因和解决方案：

1. 参数设置不当：SVM的性能和训练时间很大程度上取决于参数C和核函数参数（如gamma）。尝试调整这些参数，例如增加正则化系数C可以减少支持向量的个数，从而减少模型复杂度和训练时间。

2. 核函数选择：如果使用的是高斯核（RBF）或其他非线性核，可能会导致模型训练时间增加。尝试使用线性核，因为它通常更快，并且对于许多问题已经足够有效。

3. 特征缩放：确保数据已经过适当的预处理和特征缩放，这可以提高SVM的性能。

4. 降低数据维度：如果特征数量很多，可以考虑使用降维技术如PCA，以减少模型的复杂度。

5. 并行计算：使用并行计算可以显著加快SVM的训练速度。Python中的joblib库提供了并行任务执行的功能。

6. 使用GPU加速：如果条件允许，可以使用支持GPU加速的SVM库，如thundersvm，这样可以大幅度提高训练速度。

7. 代码优化：检查代码实现是否有优化空间，比如使用更高效的算法或库来实现SVM。

8. 硬件性能：确保你的计算设备性能足够，硬件性能不足也可能导致训练时间过长。

通过上述方法，你应该能够显著减少SVM模型的训练时间。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查数据集和模型的具体配置。