{"id":347281,"date":"2023-03-25T21:00:53","date_gmt":"2023-03-25T21:00:53","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=347281"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=347281","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0430\u0442\u0447 \u043e\u0442 Intel \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 scikit-learn<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0423\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 scikit-learn, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0438\u0448\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u2013 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435 <a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/<\/a><\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip \u0438\u043b\u0438 conda. <strong>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442<\/strong>: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 python 3.10 \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0435\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 3.9. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>conda create -n env python=3.9 scikit-learn-intelex<\/code><\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 scikit-learn \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 GPU \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u00ab\u0437\u0430\u043f\u043b\u0430\u0442\u043a\u0438\u00bb. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>python -m sklearnex my_application.py<\/code><\/p>\n<p>\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u00a0\u2013 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043b\u0430\u0442\u043a\u0443.<\/p>\n<p><strong>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e<\/strong> \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<p><code>from sklearnex import patch_sklearn<\/code><\/p>\n<p><code>patch_sklearn()<\/code><\/p>\n<p><code>from sklearn import\u2026<\/code><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044b \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c sklearn:<\/p>\n<p><code>sklearnex.unpatch_sklearn()<\/code><\/p>\n<p><code>from sklearn import \u2026<\/code><\/p>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u0423 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u043e, \u043f\u043e-\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e. \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 RandomForestClassifier \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e gini. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439: <a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/algorithms.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/algorithms.html<\/a><\/p>\n<p><strong>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0437 (<a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/acceleration.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/acceleration.html<\/a>).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (42100 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, 18 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432) \u043f\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u0435 \u0431\u0440\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0433\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Kaggle (<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e7\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e7<\/a>).<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2013 RandomForestClassifier. \u041f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GridSearchCV.<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u2013 ROC AUC \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 (cv=5).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b n_jobs=-1, \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 n_jobs=1. GPU \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<p><code>{<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'n_estimators': [1500, 2000, 2500],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_depth': [25, 50, 100],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'min_samples_split': [10, 50, 100],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_features': ['sqrt', None],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_samples': [0.5, 1.0]<\/code><\/p>\n<p><code>}<\/code><\/p>\n<p>\u0421 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0441\u044f \u0437\u0430 1 \u0447\u0430\u0441 33 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044b\u00a0\u2013 \u0437\u0430 3 \u0447 35 \u043c, \u0442.\u0435. \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e\u00bb <strong>\u0432 2,3 \u0440\u0430\u0437\u0430<\/strong>, \u0447\u0442\u043e, \u0432\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e.<\/p>\n<p>\u041b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 random_state.<\/p>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0441 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c:<\/p>\n<p><code>{'max_depth': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_features': 'sqrt',<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_samples': 1.0,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'min_samples_split': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'n_estimators': 2500}<\/code><\/p>\n<p>ROC AUC = 0.8910274241736913<\/p>\n<p>\u0411\u0435\u0437 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<p><code>{'max_depth': 25,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_features': 'sqrt',<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_samples': 1.0,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'min_samples_split': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'n_estimators': 2000}<\/code><\/p>\n<p>ROC AUC = 0.89091409276935<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 RandomForestClassifier \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u2013 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435: \u0441 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c 11,2 \u0441, \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e 18,1 \u0441.<\/p>\n<p>\u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0441\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u00a0<a href=\"https:\/\/denis-kazakov.com\/search_benchmark_intel.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.  <\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/724758\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/724758\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0423\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 scikit-learn, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0438\u0448\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u2013 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435 <a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/<\/a><\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip \u0438\u043b\u0438 conda. <strong>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442<\/strong>: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 python 3.10 \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0435\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 3.9. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>conda create -n env python=3.9 scikit-learn-intelex<\/code><\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 scikit-learn \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 GPU \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u00ab\u0437\u0430\u043f\u043b\u0430\u0442\u043a\u0438\u00bb. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>python -m sklearnex my_application.py<\/code><\/p>\n<p>\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u00a0\u2013 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043b\u0430\u0442\u043a\u0443.<\/p>\n<p><strong>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e<\/strong> \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<p><code>from sklearnex import patch_sklearn<\/code><\/p>\n<p><code>patch_sklearn()<\/code><\/p>\n<p><code>from sklearn import\u2026<\/code><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044b \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c sklearn:<\/p>\n<p><code>sklearnex.unpatch_sklearn()<\/code><\/p>\n<p><code>from sklearn import \u2026<\/code><\/p>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u0423 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u043e, \u043f\u043e-\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e. \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 RandomForestClassifier \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e gini. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439: <a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/algorithms.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/algorithms.html<\/a><\/p>\n<p><strong>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0437 (<a href=\"https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/acceleration.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/intel.github.io\/scikit-learn-intelex\/acceleration.html<\/a>).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (42100 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, 18 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432) \u043f\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u0435 \u0431\u0440\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0433\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Kaggle (<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e7\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e7<\/a>).<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2013 RandomForestClassifier. \u041f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GridSearchCV.<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u2013 ROC AUC \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 (cv=5).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b n_jobs=-1, \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 n_jobs=1. GPU \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<p><code>{<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'n_estimators': [1500, 2000, 2500],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_depth': [25, 50, 100],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'min_samples_split': [10, 50, 100],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_features': ['sqrt', None],<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0\u00a0\u00a0 'max_samples': [0.5, 1.0]<\/code><\/p>\n<p><code>}<\/code><\/p>\n<p>\u0421 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0441\u044f \u0437\u0430 1 \u0447\u0430\u0441 33 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044b\u00a0\u2013 \u0437\u0430 3 \u0447 35 \u043c, \u0442.\u0435. \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e\u00bb <strong>\u0432 2,3 \u0440\u0430\u0437\u0430<\/strong>, \u0447\u0442\u043e, \u0432\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e.<\/p>\n<p>\u041b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 random_state.<\/p>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0441 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c:<\/p>\n<p><code>{'max_depth': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_features': 'sqrt',<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_samples': 1.0,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'min_samples_split': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'n_estimators': 2500}<\/code><\/p>\n<p>ROC AUC = 0.8910274241736913<\/p>\n<p>\u0411\u0435\u0437 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<p><code>{'max_depth': 25,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_features': 'sqrt',<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'max_samples': 1.0,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'min_samples_split': 50,<\/code><\/p>\n<p><code>\u00a0'n_estimators': 2000}<\/code><\/p>\n<p>ROC AUC = 0.89091409276935<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 RandomForestClassifier \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u2013 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435: \u0441 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c 11,2 \u0441, \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e 18,1 \u0441.<\/p>\n<p>\u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0441\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u00a0<a href=\"https:\/\/denis-kazakov.com\/search_benchmark_intel.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.  <\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/724758\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/724758\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-347281","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/347281","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=347281"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/347281\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=347281"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=347281"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=347281"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}