问题描述
我正在使用 featuretools Deep Feature Sintesys 为 40k 行和 200 列的数据集构建特征。我选择了大约 40 个转换原语，如下面的代码所示：
feature_matrix,feature_defs = ft.dfs(entityset=es,target_entity="df",n_jobs=6,trans_primitives=primitives.name.to_list(),verbose=True)
但是当我运行我的代码时，需要花费大量时间来发现要构建的功能，而且这个过程不会在我的 cpu 中的多个内核中运行，甚至单个内核也无法获得 100% 的使用率。换句话说，我正在等待几个小时来运行一个仅使用我机器上最少资源的进程（内存也不是问题）。
在特征工具发现特征（并打印日志“构建 n 个特征”）之后，它会创建集群并使用“n_jobs”参数中指定的所有核心，100% 的能力。这第二个时刻真的很快，只要几秒钟，一旦我所有的资源都被用完。
我的问题是，为什么会发生这种情况？是否可以更快地发现功能以减少此时间？只是不明白一个不使用资源的过程是如何花费太长时间的。
解决方法
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