[Perf #478] KernelRidge RBF fit: eliminate the ~9.7x training gap

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning, performance

Direzione di ricerca

Inizia dal percorso di fit RBF di KernelRidge e profila separatamente, rispetto a sklearn, le fasi di costruzione della Gram e di solve. Misura le valutazioni del kernel, le copie delle matrici, l'uso della simmetria, la fattorizzazione e l'allocazione per n=100..10k dove possibile; il lavoro è completato quando i profili sono separati, la parità di R2 è mantenuta e le prestazioni raggiungono almeno 0.95x, con 1.05x come obiettivo.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Parent: #478

Canonical v2 Diabetes is the largest current hole: Flow fit 57.95 ms vs sklearn 5.998 ms. Score parity is verified, so this is a pure implementation/performance problem.

Profile RBF Gram construction, symmetry use, distance evaluation, solver choice, factorization, copies/layout and allocation. Determine whether sklearn is using a materially better LAPACK/BLAS path or whether Flow is performing redundant O(n^2)/O(n^3) work. Compare kernel and solve phases independently.

Acceptance: separate Gram/build/solve profiles; count kernel evaluations and matrix copies; use symmetry where legal; benchmark n=100..10k where feasible; retain verified R2 parity; fit >=0.95x first, target >=1.05x.

Lingua principale
Python
Stelle
2
Fork
0
Merge medio
4h 33m
PR unite (30g)
9

Guida per i contributori

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Come iniziare

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