Parallel processing GridSearchCv、RandomSearchCV的并行错误。适用于单一型号
我在这个链接上遇到了类似的问题: 我尝试了这两种解决方案,但没有一种对我有效 在网格搜索中,当n_jobs=-1时,我会得到一个错误,尽管n_jobs=-1对于单个模型很好 我试着去学习,但没用 以下是我正在尝试的代码:Parallel processing GridSearchCv、RandomSearchCV的并行错误。适用于单一型号,parallel-processing,grid-search,Parallel Processing,Grid Search,我在这个链接上遇到了类似的问题: 我尝试了这两种解决方案,但没有一种对我有效 在网格搜索中,当n_jobs=-1时,我会得到一个错误,尽管n_jobs=-1对于单个模型很好 我试着去学习,但没用 以下是我正在尝试的代码: rf = RandomForestClassifier() rf_random = RandomizedSearchCV(estimator=rf, param_distributions = random_grid,
rf = RandomForestClassifier()
rf_random = RandomizedSearchCV(estimator=rf,
param_distributions = random_grid,
n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42,
n_jobs = -1)
rf_random.fit(X_train, y_train)
我得到这个错误:
ModuleNotFoundError: No module named
'sklearn.externals.joblib.externals.loky.backend.popen_loky_win32'
在链接上尝试解决方案,但出现相同错误:
def randomsearcher():
clf = ensemble.RandomForestClassifier()
param_grid = random_grid
grid_s= model_selection.GridSearchCV(clf, cv=5, param_grid=param_grid
,n_jobs=-1,verbose=1)
grid_s.fit(X_train,y_train)
return grid_s
if __name__ == '__main__':
randomsearcher()
此代码没有问题:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=50,
weights='distance',algorithm='auto',n_jobs = -1 )
我正在一个虚拟机上工作,该虚拟机在2个套接字上有8个虚拟处理器