如何减少Azure ML中决策树和决策林的运行时间
如何减少Azure ML中决策树和决策林的运行时间
提问于 2017-12-10 04:24:43
我试图为包含超过2000000行的数据集运行一个回归模型。在不调优模型超参数的情况下，尝试使用线性回归和增强决策树回归，没有达到预期的精度。因此，我尝试使用调优模型的超参数作为增强决策树，该模型运行超过20分钟。决策林还需要长时间的to0 (即使没有调优模型的超参数)。有没有办法在不影响结果准确性的情况下减少运行时？
抽样是否会影响输出(假设我取0.5作为抽样率)？
回答 1
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发布于 2017-12-19 04:14:26
AzureML Studio上的执行时间取决于定价层。免费版本同时执行一个节点，而标准定价层一次执行多个执行。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47735839
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