conda Numpyのようにscikit-learnも高速化する方法 - Qiita

最近、condaで入れるNumpyの方が、pipで入れるNumpyより動作が早いことが少し話題になっています（元記事は最近ではないのですが）。本記事では、scikit-learnもインストールを工夫すれば、より高速に動作することを解説します。 はじめに 記事、「Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた」 https://tech.morikatron.ai/entry/2020/03/27/100000 を最近Twitterのタイムラインで何度も見かけました（元記事は20年3月に記載されたものですが）。 condaでインストールするNumpyの方が、pipでインストールするNumpyより早い、というお話です。 なぜ早いの？ 上記の記事では、CPUで「Intel Core i7-9750H」を使用しています。 このCPUの仕様は以下です。 https://www.int

[tanakara_botamochi]

“conda install -c intel scikit-learn”

[misshiki]

“$ conda install -c intel scikit-learn でのインストールをおすすめします（Intel AVX2以上対応CPU環境で）。”