CPUやメモリーの余裕があるんだけど、ランダムフォレストでランダムサーチすると動作がおそいんだよね
ランダムサーチは、指定された回数分のパラメータの組み合わせを試すため、パラメータの数や試行回数が多い場合は計算に時間がかかることがあります。特に、ランダムフォレストのような計算量の多いモデルであれば、それだけ計算時間が増える可能性があります。
動作が遅い場合、いくつかの可能なアプローチがあります。
-
パラメータの探索空間を縮小する: パラメータの範囲を縮小することで、試行する候補の数を減らすことができます。これにより、探索にかかる時間を短縮できますが、最適なパラメータを見逃す可能性もあります。
-
並列処理を使用する: サーチを並列化することで、計算時間を短縮できます。
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。 -
計算資源の増強: より強力な計算資源（CPUやメモリ）を使用することで、計算時間を短縮できます。クラウドサービスを利用することも考慮できます。
-
代替手法の検討: ランダムサーチ以外のハイパーパラメータ探索手法を検討することもできます。例えば、グリッドサーチやベイズ最適化などの方法があります。
これらのアプローチを試して、計算時間を短縮することができるかどうかを検討してみてください。