使用Sklearn的模型构建相对较新。我知道可以通过N_jobs参数并行交叉验证，但是如果我不使用简历，我如何利用可用的内核来加快模型拟合？
分布式分布（即可以平行运行）的替代方案。这些都是有记录和流行的增强算法的。
目前Afaik没有类似" n_jobs"的参数对于梯度启动方法，您可以尝试使用使用OpenMP进行并行化的HistradientBoostingRegressor（将使用尽可能多的线程）。
您可以在这里阅读更多：https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.htmlhttps://scikit-learn.org/stable/modules/computing.html#parallelism