Python RandomizedSearchCV的缩放sklearn RandomForestClassifier

我正在一个拥有28个CPU和~190GB RAM的集群节点上训练一个

sklearn.emble.RandomForestClassifier（）。单独训练此分类器运行速度相当快，使用机器上的所有内核，并使用~93GB RAM：

x_train,x_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(x,y,test_size=.25,random_state=0)

clf=sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,
                                            random_state=0,
                                            n_jobs=-1,
                                            max_depth=10,
                                            class_weight='balanced',
                                            warm_start=False,
                                            verbose=2)
clf.fit(x_train,y_train)

输出：

[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  88 out of 100 | elapsed:  1.9min remaining:   15.2s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 100 out of 100 | elapsed:  2.0min finished
CPU times: user 43min 10s, sys: 1min 33s, total: 44min 44s
Wall time: 2min 20s

然而，这种特殊的模型似乎不是最优的，性能大约有80%的正确率。因此，我想使用
sklearn.model\u selection.RandomizedSearchCV（）
优化模型的超参数。因此，我将搜索设置为：

rfc = sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()
rf_random = sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(estimator=rfc, 
                                                       param_distributions=random_grid, 
                                                       n_iter=100, 
                                                       cv=3, 
                                                       verbose=2, 
                                                       random_state=0, 
                                                       n_jobs=2, 
                                                       pre_dispatch=1)
rf_random.fit(x, y)

但是我找不到有效使用硬件的
n_作业
和
pre_分派
设置。以下是一些示例运行和结果：

n_jobs   pre_dispatch    Result
===========================================================================
default       default    Utilizes all cores but Job killed - out of memory
    -1              1    Job killed - out of memory
    12              1    Job killed - out of memory
     3              1    Job killed - out of memory
     2              1    Job runs, but only utilizes 2 cores, takes >230min (wall clock) per model

在运行超参数搜索时，如何获得训练独立的
RandomForestClassifier
时看到的性能？独立版本如何并行化，从而不会像网格搜索那样创建我的大型数据集的副本


编辑：
以下参数组合有效地使用了所有核心来训练每个个体
RandomForestClassifier
，而无需并行化hyperparameter搜索本身或破坏RAM使用

model = sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_jobs=-1, verbose=1)
search = sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(estimator=model, 
                                                    param_distributions=random_grid, 
                                                    n_iter=10, 
                                                    cv=3, 
                                                    verbose=10, 
                                                    random_state=0,
                                                    n_jobs=1,
                                                    pre_dispatch=1)
with joblib.parallel_backend('threading'):
    search.fit(x, y)

如果单个分类器训练使所有核心都饱和，那么并行gridsearch也不会带来任何好处。为gridsearch设置n_jobs=1，为分类器保留n_jobs=-1。
这应该可以避免内存不足的情况。
是的，我也解决了这个问题。同样重要的是强制使用线程后端，而进程分叉正在扼杀我的内存使用。