performance - 性能 SVMlight 多标签分类（特征：1000）

Question

我目前正在研究多标签分类。作为分类器，我使用 SVMlight 并将多标签问题二值化。这意味着在我的情况下超过 1000 次分类运行。

我有一个 1000 的固定特征大小，模型的训练现在需要 3 天以上（2 GHz Intel Core 2 Duo，8 GB）。有没有人经历过通常需要这么长时间，或者你能给我任何建议来提高性能吗？你认为换成高性能机器会产生很大的影响吗？

提前致谢！

Answer 1

特征归一化解决了我的问题，在特征空间中进行最小/最大（[-1,1]）归一化后性能要快得多。