从sklearn运行投票分类器的正常时间取决于多个因素,包括数据集的大小、特征的维度、模型的复杂度以及计算资源的配置等。一般来说,sklearn的投票分类器是基于多个基分类器的集成学习方法,因此其运行时间可能会比单个基分类器更长。
在没有具体的数据集和模型复杂度的情况下,很难给出准确的时间估计。但是,可以通过以下几个方面来优化运行时间:
总的来说,sklearn的投票分类器的运行时间是相对较快的,特别是在处理中小型数据集时。如果需要处理大规模数据集或者复杂模型,可能需要更多的计算资源和时间。
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