Cómo acelerar sklearn para calcular la similitud del coseno

1. Utilice un algoritmo más rápido: la función cosine_similarity en sklearn utiliza una implementación basada en np.dot y np.linalg.norm. Si necesita una velocidad de cálculo más rápida, puede considerar usar numexpr y algoritmos implementados en. el paquete scipy, por ejemplo:

```

import numexpr as ne

def cosine_similarity(X, Y):

x_norm = ne.evaluate('sqrt(suma(X**2, eje=1))')

y_norm = ne.evaluate('sqrt(suma(Y**2, eje =1) )')

numerador = ne.evaluate('X @ Y.T')

denominador = ne.evaluate('exterior(x_norm, y_norm)')

devolver numerador / denominador

```

2. Utilice una matriz más pequeña o una reducción de dimensionalidad: si la matriz calculada es grande, puede considerar usar PCA u Otro. Las técnicas de reducción de dimensionalidad reducen las dimensiones de una matriz, acelerando así los cálculos.

3. Utilice computación paralela: si la matriz calculada es grande, puede considerar usar un sistema distribuido o un marco de computación paralela, como dask o Apache Spark, para acelerar el proceso de computación.

4. Elija el hardware adecuado: elegir hardware informático de alto rendimiento, como una GPU, puede acelerar el proceso informático. Puede utilizar funciones de aceleración de GPU en marcos como PyTorch o TensorFlow.