n_jobsパラメータを使って複数のCPUコアを利用することができます。 どうやるの

2024年6月8日

n_jobsパラメータは、scikit-learnの一部のモデルで使用できます。これを使用すると、指定された数のCPUコアを利用して並列処理が行われます。具体的には、モデルのトレーニング中に並列処理が使用され、計算時間を短縮することができます。

n_jobsパラメータの値には、以下のような指定方法があります。

• n_jobs = -1: 使用可能なすべてのCPUコアを利用します。
• n_jobs = 1: 並列処理を使用しない（デフォルト値）。
• n_jobs = 2、n_jobs = 3、など: 指定された数のCPUコアを利用します。

例えば、ランダムフォレストの場合、RandomForestClassifierのn_jobsパラメータを設定することで、並列処理を有効にできます。以下にその例を示します。

python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

# ランダムフォレストのインスタンス化
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_jobs=-1)

# パラメータグリッドの定義
param_dist = {
    'n_estimators': randint(100, 1000),  # 100から1000の間でランダムに選択
    'max_features': ['auto', 'sqrt'],
    'max_depth': randint(10, 100),  # 10から100の間でランダムに選択
    'min_samples_split': randint(2, 20),  # 2から20の間でランダムに選択
    'min_samples_leaf': randint(1, 20),  # 1から20の間でランダムに選択
    'bootstrap': [True, False]
}

# ランダムサーチを用いて探索
random_search = RandomizedSearchCV(rf_classifier, param_distributions=param_dist, n_iter=100, cv=5, random_state=42)
random_search.fit(X_rf_train, y_train)

ここで、n_jobs=-1は使用可能なすべてのCPUコアを利用することを意味します。必要に応じて、n_jobsの値を変更して、利用するCPUコアの数を制御できます。