SGDClassifier 内核在使用 scikit 时死亡 [英] SGDClassifier kernel dies when using scikit

问题描述

我尝试了这个非常简单的例子

I tried this very simple example

import numpy as np
from sklearn import linear_model
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
Y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = linear_model.SGDClassifier()
clf.fit(X, Y)

但内核立即死亡

Kernel died, restarting

拟合随机森林没有问题:

Fitting a Random Forest works without problem:

from sklearn import ensemble
clf2 = ensemble.RandomForestClassifier()
clf2.fit(X, Y)

我不知道为什么会发生这种情况.我在 ubuntu 16.04 64 位系统上使用当前版本的 anaconda3 和所有更新.

I have no idea why this occurs. I am using the current version of anaconda3 with all updates on a ubuntu 16.04 64bit system.

更新:我刚刚发现 linear_model 类中的所有模型都会发生这种情况

UPDATE: I just found that this happens with all model from the linear_model class

UPDATE2:MKL 是问题所在，如下所述:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046

UPDATE2: MKL was the problem, as described here: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046

和 conda install nomkl 修复了它.

推荐答案

MKL 是问题所在，如下所述:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046

MKL is the problem, as described here: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046

和 conda install nomkl 修复它.

这篇关于SGDClassifier 内核在使用 scikit 时死亡的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！