scikit-learn を使用して SVM をデータに適合させようとしています。ただし、データを当てはめようとすると、Python が下の最後の行でハングします。これを殺す前に12時間実行させました。trainX には 100 個の特徴と 1000 行があります。それが違いを生むなら、それはまた密行列です。どんな助けでも大歓迎です。
trainX,trainY,testX,testY,validateX,validateY = splitData()
mdl = svm.SVC(C=1.0, cache_size=500, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
gamma=0.1, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False,
shrinking=True, tol=0.1, verbose=True)
mdl.fit(trainX,trainY)