我正在尝试在相当大的数据集上使用scikit Learn中的k个最近邻居实现。问题在于，预测要花很长时间，几乎和没有意义的训练一样长。这是算法的问题，还是scikit learning不是针对大型数据集（不支持GPU）的事实。
有关更多信息，我尝试基于x，y，z和对象标签预测激光雷达强度。每次激光雷达扫描都有100,000个点，因此我试图预测每个点的强度。
snowboyz 回答：k个最近邻居回归固有地慢吗？
尝试使scikit-learn的KNeighborsClassifier运行更快的东西：
- 不同的
algorithm参数：kd_tree，ball_tree用于低维数据，brute用于高维数据 -
n_jobs参数。使用较大的n_jobs不一定会使事情变快，有时反之亦然。 - 确保您使用的是最新版本：v0.22中的性能已得到改进，并且某些优化功能尚未合并（scikit-learn#14543）
- 使用外部近似最近邻居库（例如Annoy）以及使用
metric="precomputed"预先计算的稀疏距离
最近邻居回归中计算量最大的部分是找到您要预测的数据点x的最近邻居，因为暴力搜索是O(training data size)。一种常见的策略是将训练数据预处理为数据结构，例如为快速近邻查询而设计的kdtree。如果您的数据在3D欧几里得空间中，则可能要考虑对这种数据结构使用四叉树。有关使用四叉树的最近邻居搜索，请参见this repository。