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python - mlxtend.feature_selection フォワード選択が SVM 線形カーネルで機能しませんか?
そのため、mlxtend パッケージで SVM を使用して機能選択を実行しています。X は機能を含むデータフレーム、y はターゲット変数です。これは私のコードの一部です。
コードは実行を開始しますが、すぐにここでフリーズします。
[Parallel(n_jobs=-1)]: 8 つの同時ワーカーでバックエンド LokyBackend を使用しています。[Parallel(n_jobs=-1)]: 28 のうち 28 を完了 | 経過: 2.5 秒 残り: 0.0 秒 [並列 (n_jobs=-1)]: 28 のうち 28 を完了 | 経過: 2.5 秒終了
[2021-01-24 00:01:57] 機能: 1/28 -- スコア: 0.6146428161908037[Parallel(n_jobs=-1)]: 8 つの同時ワーカーでバックエンド LokyBackend を使用。
rbf カーネルを使用すると、コードは美しく実行されます。forwardパラメータを False に設定して後方除去を実行する関数に変更すると、きれいに動作します
進む=偽、
それは美しく走る。線形カーネルで前方選択を行うと、フリーズの問題が発生するようです。これはばかげたバグですか、それとも些細なことを見逃していますか?
システム情報：
python - PythonスクリプトがすべてのRAMを使用しないようにする
jupyter ノートブックを使用して pyton スクリプトを実行します。このスクリプトは、mlxtend フレームワークから association_rules 関数を呼び出します。この関数を呼び出すと、RAM は文字通り 500 MB から 32 GB 以上に爆発します。しかし、それは問題ではありません。問題は、Windows 10 PC でローカルにスクリプトを実行すると、RAM が最大になりますが、すべてがまだ実行されていることです。UNIXサーバー（Xfce）で同じことをすると、サーバーがクラッシュします。サーバーのクラッシュを防ぎ、スクリプトの継続を保証するためにできることはありますか?
更新: 基本的に、Windows が常に RAM を交換しているという事実を見逃していました。唯一の違いは、Windows がクラッシュしないことです。スワッピング構成を修正することで、Linuxでこれが解決されると確信しています。したがって、基本的に質問は時代遅れです。
更新: 私はいくつかの間違った仮定をしました。Windows PC はすでにスワッピング中で、スワッピング パーティションもメモリ不足になりました。そのため、すべてのマシンで同じ問題が発生し、すべてがクラッシュしました。結局、データの前処理のミスでした。ご不便をおかけして申し訳ありません。この質問は関連性がないものとしてご覧ください。