accord.net中逻辑回归性能缓慢

Question

使用Accord.net (http://accord-framework.net/docs/html/T_Accord_Statistics_Analysis_LogisticRegressionAnalysis.htm)进行逻辑回归大约需要5分钟的计算时间。SAS可以在几秒钟内完成(也可以使用单CPU内核)。

数据集大约有40000行和30个输入。

为什么会有这样的差异呢？SAS是否使用复杂度更高的算法？据我所知，逻辑回归是一种非常简单的算法。

有没有其他库可以做得更好(最好是免费的)？

Answer 1

解决方案是注释掉这一行：

https://github.com/accord-net/framework/blob/development/Sources/Accord.Statistics/Analysis/LogisticRegressionAnalysis.cs#L504

它计算一些我不需要的非常昂贵的统计数据。

有一个类可以与标准的Accord包一起使用：https://gist.github.com/eugenem/e1dd2ef2149e8c21c37d

Answer 2

我也有过多项logistic回归的经验。我对Accord、R、SPSS和Python的Scikit进行了比较。我有30个输入，10个输出和1600+训练示例。Accord花了8分钟，其余的花了2-8瑞典克朗。Accord看起来很漂亮，但对于多项式逻辑回归来说，它的速度会变慢。我的解决方案是我做了一个小的python webservice，它计算回归并将结果保存在数据库中。