À propos de la vitesse de traitement de SVM (SVC) de scikit-learn

J'ai comparé les vitesses de traitement du SVC de scikit-learn (noyau rbf et noyau linéaire) et LinearSVC.

Les données utilisées sont les données de spam incluses dans le package R kernlab. Les variables explicatives sont 4601 échantillons, 57 dimensions, Les étiquettes sont spam: 1813 échantillons et non-spam: 2788 échantillons.

Les résultats lorsque le nombre d'échantillons et le nombre de dimensions sont modifiés sont les suivants.

Le noyau linéaire de SVC est trop lent. Je veux juste faire une recherche dans la grille incluant le type de noyau, Il semble préférable d'utiliser correctement LinearSVC.

Le code de vérification est ci-dessous. Le paramètre C est attribué pour faciliter le traitement de la mesure du temps. Pour la sélection d'entités (réduction de dimension), nous avons utilisé l'importance des caractéristiques de Random Forest. En effet, le temps de traitement est devenu plus long lorsque la sélection a été effectuée de manière appropriée.

test_svm.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import time
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn import cross_validation
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from scipy.stats.mstats import mquantiles


def grid_search(X, y, estimator, params, cv, n_jobs=3):
    mdl = GridSearchCV(estimator, params, cv=cv, n_jobs=n_jobs)
    t1 = time.clock()
    mdl.fit(X, y)
    t2 = time.clock()
    return t2 - t1


if __name__=="__main__":
    data = pd.read_csv('spam.txt', header=0)
    y = data['type']
    del data['type']
    
    data, y = shuffle(data, y, random_state=0)
    data = StandardScaler().fit_transform(data)
    
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    clf.fit(data, y)

    ndim, elp_rbf, elp_lnr, elp_lsvm = [], [], [], []
    for thr in mquantiles(clf.feature_importances_, prob=np.linspace(1., 0., 5)):
        print thr,
        X = data[:,clf.feature_importances_ >= thr]
        ndim.append(X.shape[1])
        
        cv = cross_validation.StratifiedShuffleSplit(y, test_size=0.2, random_state=0)

        print 'rbf',
        elp_rbf.append(grid_search(X, y, SVC(random_state=0),
            [{'kernel': ['rbf'], 'C': [1, 10, 100]}], cv))

        print 'linear',
        elp_lnr.append(grid_search(X, y, SVC(random_state=0),
            [{'kernel': ['linear'], 'C': [1, 10, 100]}], cv))

        print 'lsvm'
        elp_lsvm.append(grid_search(X, y, LinearSVC(random_state=0),
            [{'C': [1, 10, 100]}], cv))

    plt.figure()
    plt.title('Elapsed time - # of dimensions')
    plt.ylabel('Elapsed time [sec]')
    plt.xlabel('# of dimensions')
    plt.grid()
    plt.plot(ndim, elp_rbf, 'o-', color='r',
             label='SVM(rbf)')
    plt.plot(ndim, elp_lnr, 'o-', color='g',
             label='SVM(linear)')
    plt.plot(ndim, elp_lsvm, 'o-', color='b',
             label='LinearSVM')
    plt.legend(loc='best')
    plt.savefig('dimensions.png', bbox_inches='tight')
    plt.close()


    nrow, elp_rbf, elp_lnr, elp_lsvm = [], [], [], []
    for r in np.linspace(0.1, 1., 5):
        print r,
        X = data[:(r*data.shape[0]),:]
        yy = y[:(r*data.shape[0])]
        nrow.append(X.shape[0])
        
        cv = cross_validation.StratifiedShuffleSplit(yy, test_size=0.2, random_state=0)

        print 'rbf',
        elp_rbf.append(grid_search(X, yy, SVC(random_state=0),
            [{'kernel': ['rbf'], 'C': [1, 10, 100]}], cv))

        print 'linear',
        elp_lnr.append(grid_search(X, yy, SVC(random_state=0),
            [{'kernel': ['linear'], 'C': [1, 10, 100]}], cv))

        print 'lsvm'
        elp_lsvm.append(grid_search(X, yy, LinearSVC(random_state=0),
            [{'C': [1, 10, 100]}], cv))

    plt.figure()
    plt.title('Elapsed time - # of samples')
    plt.ylabel('Elapsed time [sec]')
    plt.xlabel('# of samples')
    plt.grid()
    plt.plot(nrow, elp_rbf, 'o-', color='r',
             label='SVM(rbf)')
    plt.plot(nrow, elp_lnr, 'o-', color='g',
             label='SVM(linear)')
    plt.plot(nrow, elp_lsvm, 'o-', color='b',
             label='LinearSVM')
    plt.legend(loc='best')
    plt.savefig('samples.png', bbox_inches='tight')
    plt.close()

Postscript

J'ai reçu un commentaire sur le temps de traitement de SVM (linéaire), donc je l'ai vérifié. Avec Python2.7.12, scikit-learn0.17.1, La figure ci-dessous montre la variation du temps de traitement lorsque le nombre de données est de 1000, le nombre de fonctionnalités est de 29 et 200 essais sont effectués.

SVM (linéaire) est suspect ...