n_jobs = -1 ? 2 ? 4? 뭘 넣지?

머신러닝 모델을 만들면서 CPU 코어가 많다면 모델을 만드는 데 병렬 연산을 할 수 있다.

n_jobs 매개 변수를 사용하여 사용할 코어 수를 지정할 수 있다. 사용하는 CPU 코어 개수에 비례해서 속도도 빨라진다.

내 PC의 코어 개수는 https://support.microsoft.com/ko-kr/windows/%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%84%B8%EC%84%9C%EC%9D%98-%EC%BD%94%EC%96%B4-%EC%88%98-%ED%99%95%EC%9D%B8-3126ef99-0247-33b3-81fc-065e9fb0c35b

프로세서의 코어 수 확인

에서 확인할 수 있는데,

n_jobs=-1로 지정하면 컴퓨터의 모든 코어를 사용한다.

n_jobs=4로 했는데 -1로 지정한 것과 성능이 똑같다면, PC의 코어가 4개이기 때문이다.

코랩에서의 CPU core개수는 2개이다. (캐글 커널에서는 4개..!)

n_jobs = -1: Use all available cores on the machine 이기 때문에

n_jobs = 2와 같다.