您知道 scikit-learn 中的模型是否使用自动多线程或仅使用顺序指令吗？
Thanks
不会。默认情况下，所有 scikit-learn 估计器仅在单个线程上工作。
但话又说回来，这一切都取决于算法和问题。如果算法需要顺序数据，我们就无能为力。如果数据集是多类或多标签并且算法在一对一的基础上工作，那么它可以使用多线程。
寻找一个参数n_jobs在您想要使用的实用程序或算法中，并将其设置为-1用于使用多线程。
For eg.
逻辑回归如果处理二进制问题只会训练一个模型，这将需要顺序数据，所以这里使用n_jobs没有影响。但它像 OvR 一样处理多类问题，因此必须使用相同的数据来训练许多估计器。在这种情况下，您可以使用n_jobs=-1.
决策树分类器本质上是多类启用的，不需要训练多个模型。所以我们那里没有那个参数。
集成方法如随机森林分类器将训练多个估计器（无论问题类型如何），它们分别处理数据的某些部分，所以在这里我们再次可以利用n_jobs.
交叉验证实用程序，例如cross_val_score or 网格搜索简历将再次处理数据的某些部分或某些单独的参数，这些参数独立于其他折叠，因此这里我们也可以使用多线程功能。
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