我想用不同的随机状态训练多个LinearSVC模型，但我更希望并行进行。sklearn中有支持这种机制的吗？我知道GridSearch或一些集成方法隐式地这样做，但底层的工作原理是什么？

回答：

底层的工作原理是joblib库，它例如为GridSearchCV和一些集成方法提供了多处理支持。其Parallel辅助类是一个非常方便的瑞士军刀，用于处理尴尬并行的for循环。

这是一个使用joblib并行训练多个LinearSVC模型的示例，使用4个进程和不同的随机状态：

from joblib import Parallel, delayedfrom sklearn.svm import LinearSVCimport numpy as npdef train_model(X, y, seed):    model = LinearSVC(random_state=seed)    return model.fit(X, y)X = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])y = np.array([0, 1])result = Parallel(n_jobs=4)(delayed(train_model)(X, y, seed) for seed in range(10))# result是使用不同种子训练的10个模型的列表