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

オープン

#487 2026年8月23日に作成コメント 1 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 35/100

issue の種類: リファクタリング
明瞭さ: おおむね明確
活発さ: 活発
技術スタック: python
領域: machine-learning, performance

調査の方向性

KernelRidge の RBF fit パスから開始し、sklearn と比較して Gram 構築フェーズと solve フェーズを個別にプロファイルします。可能な範囲で n=100..10k に対して、カーネル評価、行列コピー、対称性の利用、因数分解、アロケーションを測定します。完了の条件は、プロファイルが分離され、R2 のパリティが維持され、パフォーマンスが少なくとも 0.95x に達することです。1.05x を目標とします。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語: Python
スター: 2
フォーク: 0
平均マージ: 4時間 33分
マージ済み PR（30日）: 9

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
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