在 sklearn 线性模型(Lasso、Lars 等)中使用预先计算的 Gram 矩阵

Question

我正在尝试在一个非常大的数据集上训练线性模型。功能空间很小，但内存中保存的样本太多。我正在即时计算 Gram 矩阵，并尝试将其作为参数传递给 sklearn Lasso（或其他算法），但是，当我调用 fit 时，它需要实际的 X 和 y 矩阵。

知道如何在不存储原始矩阵的情况下使用"预计算"功能吗？

Answer 1

（我的答案是基于svm的用法。SVC，套索可能不同。

我认为您应该将 Gram 矩阵而不是 X 传递给 fit 方法。

此外，Gram 矩阵具有形状（n_samples、n_samples），因此在您的情况下，它也应该太大而无法内存，对吧？