爲什麼在某些數據集上kneesregressor比其他人慢？

Question

我正在實施sklearn的kneadregressor來預測80個輸入向量的長度爲9的值，大約有100000個訓練樣本。因此，訓練數據集和標籤的大小分別爲（10000,9）和（10000,1），輸入數據集的大小爲（80,9）。但是，當我在大小，輸入長度和內容方面使用完全相同的代碼來處理非常相似的數據集時，算法由於某種原因變得非常慢（最肯定至少慢了10倍）。有人可以解釋爲什麼會發生這種情況，以及極其相似的數據集如何爲膝關節調節者計算顯着不同的時間？

Answer 1

kneighborsregressor可以使用3種不同的算法：

• 球樹
• kd樹
• 蠻力。

默認情況下它處於自動模式，這意味着它自己選擇算法。