train()方法允许选择CV_ROW_SAMPLE或CV_COL_SAMPLE来确定特征在训练数据中的存储方式。在训练模型时，使用其中一种方式是否有优势？

回答：

我使用CvBoost::train()进行了一些基准测试，结果显示，在特征/样本数量较少（每个少于1k）时，使用CV_COL_SAMPLE至少快25%，而在使用更多特征/样本时，最多可快60%。

因此，尽管我觉得这种方式不太直观，但使用CV_COL_SAMPLE可以在更短的时间内获得等效的模型。对于其他机器学习算法，情况可能会有所不同。