Question

使用sklearn做文本分类，速度比较慢，有什么优化方法

Answer 1

首先，我觉得你可以打印出每一个步骤所需耗费的时间，看一看哪一个步骤所耗费的时间比较多，尝试着寻找优化的方法。我先说说我想到的几个点吧。

在sklearn中的一些分类方法中，其参数里用开启多进程的选项，你不妨试试看。

如果你的训练数据规模比较大，不妨试一下LSA、LDA等一些模型，先降维。这两个方法在sklearn中也是有的。

还有就是，在CountVectorizer中，mintf和maxtf参数的设置，为了避免包含过多的词。虽然这可能对速度的影响比较小，但对你的结果可能会有影响。

必须要有一个好的停用词和词典，如果你处理的是中文文本的话。

暂时就能想到这么多。