Machine learning 在选择n_工作时有哪些权衡？

这个问题与GridSearchCV等函数中的

n_作业的选择有关

我们知道，使用
n_jobs=-1
计算将被分派到计算机的所有CPU上。如果我们使用小于-1或大于或等于1的数字，还有其他含义

我的疑问是为什么这应该是一个选择？它不应该总是-1吗？在什么情况下，我们将使用非-1的设置？
因为当您将计算作为作业提交给某些群集管理器（例如SGE）时，通常会分配给定数量的CPU。消耗更多会让你的同事不高兴。
也许你需要一些CPU来做其他事情。也许您的内部算法已经在使用并行处理，而额外的（外部）并行化只会降低速度。然后，在使用这种类似于GridSearchCV中使用的并行化时，还存在内存开销。此外，检测到的数量可能不是最优的（超线程和co以及许多其他情况）