今天跑人工智能SVM实验，想试一下线性核函数，结果卡死了，很久也不出结果，但之前使用高斯核函数是没问题的。历经千辛万苦终于找到了原因，记录一下，希望对后人有帮助。本人只是个做作业的小菜菜，如有不对欢迎指正！
参考了以下文章：
关于Python Sklearn SVM 为什么运行很慢得到结果的原因
https://blog.csdn.net/zhike5110/article/details/88878812
SVM需要不断寻找最能区分数据的超平面，直至收敛。我们以线性（Linear）核函数为例，如果数据间有明显的线性关系时，SVM就能很快找到这个超平面，达到收敛。但如果数据间无明显的线性关系，即使数据量很小，也很难找到这个超平面，导致迟迟不收敛。具体解释请看上面附的原文章。
我原来的代码如下。使用的是线性核函数。
import time
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 读取训练集并切分
X, Y = load_data()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
# 参数
parameters = [
{
'kernel': ['linear'], # 线性核函数
'C': [1 * 10**i for i in range(-3, 11)],
'class_weight': ['balanced'] #样本均衡度
}
]
# 参数调优
clf = GridSearchCV(estimator=SVC(), param_grid=parameters, cv=8, n_jobs=5, scoring='f1_macro')
start = time.time()
clf.fit(X_train, y_train)
elapsed = time.time() - start
print("Fitting finished in %d min %d s" % (elapsed / 60, elapsed % 60))
print("Best set score:{:.2f}".format(clf.best_score_))
print("Best parameters:{}".format(clf.best_params_))
print("Test set score:{:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))
使用上面的参数跑了很久也不出结果，把参数组合数量调少也不行。
设置最大迭代次数参数max_iter。max_iter默认为-1，表示直至计算出收敛的超平面才停止。将其设为一个合适的正整数即可。
设置max_iter参数：
parameters = [
{
'kernel': ['linear'], # 线性核函数
'C': [1 * 10**i for i in range(-3, 11)],
'class_weight': ['balanced'], # 样本均衡度
'max_iter': [1000000] # 限制最多迭代1000000次
},
]
跑了有5分多钟，得到结果：
改用非线性的核函数，比如常用的高斯核函数（也叫径向基核函数）、多项式核函数，可能能够正常收敛。
采用高斯核函数（Radial Basis Function，RBF）
采用高斯核函数，参数如下：
parameters = [
{
'kernel': ['rbf'], # 高斯核函数
'C': [1 * 10**i for i in range(-3, 11)],
'gamma': [1 * 10**i for i in range(-10, 4)],
'class_weight': ['balanced'] # 样本均衡度
}
]
参数组合数量翻倍了，需要耐心等待。训练时间56分钟，结果：
采用多项式核函数（Polynomial Kernel）
我又尝试了多项式核函数，但对于我的数据仍然不好收敛，因此，只好也加上max_iter参数：
parameters = [
{
'kernel': ['poly'], # 多项式核函数
'C': [1 * 10**i for i in range(-3, 11)],
'degree': range(2, 10),
'class_weight': ['balanced'], #样本均衡度
'max_iter': [1000000] # 限制最多迭代1000000次
}
]
参数组合数量仍然比较多。训练时间85分钟。结果如下：
换核函数还是不行？
原因是不同的参数组合也会影响收敛的速度。比如在我的实验中，采用高斯核函数，如果gamma设置过小也迟迟不出结果。建议解决方法如下：
max_iter参数。这样的话能防止收敛慢的参数组合无限制地跑下去，正常收敛的参数组合也不会受影响。推荐浙江大学胡浩基老师的SVM课程，讲的非常清楚：
B站也有胡老师完整的机器学习课程视频，感兴趣的同学可以去找找。