問題タブ [pyml]

160 万のデータポイントを持つ Twitter のような (別のマイクロ ブログ) データ セットがあり、その内容に基づいてリツイート数を予測しようとしました。そのキーワードを抽出し、キーワードをバッグ オブ ワード機能として使用します。すると、120万次元の特徴が得られました。特徴ベクトルは非常にまばらで、通常は 1 つのデータ ポイントに 10 次元しかありません。そして、SVR を使用して回帰を行います。現在、2日かかりました。研修期間はかなり長いと思います。これが普通のようにこのタスクを実行するかどうかはわかりません。この問題を最適化する方法はありますか、または必要ですか?
ところで。この場合、カーネルは使用せず、マシンは 32GB RAM と i-7 16 コアです。トレーニング時間の見積もりはどのくらいになりますか? lib pyml を使用しました。

出力：

望ましい出力:

私を助けてください。