我正在使用来自svm的LinearSVC。我想知道分类器经过训练后需要占用多少内存。
from sklearn.svm import LinearSVC
clf_svm = LinearSVC()
clf_svm.fit(xtrain,ytrain)
我使用sys.getsizeof，但是它始终返回56，因为它没有考虑对象的复杂性。有没有一种方法可以计算分类器在内存中占用的确切大小？
最佳答案
只需腌制对象并检查文件大小即可。否则没有简单的方法。
无论如何，LinearSVC是一个简单的模型，它将其学习到的数据保存到coef_和intercept_属性中。因此，您可以检查这两个占用的内存。实际大小将取决于数据（X）中的特征。
除此之外，scikit中的实际LinearSVC还将包含有关所学习的类，用于初始化的参数等信息。
关于python - 如何在sklearn-python中计算svm分类器的大小？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48318828/