Scikit learn sklearn.neights.KDTree内存要求

在for sklearn.neights.KDTree中有内存消耗的描述：

存储树比例所需的内存量约为n_样本/叶大小

这是否意味着当叶子大小变大时，存储树所需的内存会减少

---

我认为leaf_size指定树中有多少个叶节点，因此如果有很多节点，内存就会增长。我是不是想错了？

leaf\u size参数指定在树的“分支”底部的终端“leaves”中存储了多少条目。另一种说法是，将您的查询与之进行详尽比较的“邻居”的数量

如果您有一个较小的

叶大小

。树需要更大，因此它增加了存储树的内存需求

实际上，

leaf_size

可以极大地影响计算时间，并且是在为每个查询访问较大树的成本（较小的

leaf_size

）和为每个查询彻底比较更多对象的成本（较大的

leaf_size

）之间的平衡

有关更多详细信息，请参见此处的叶面积优化：