在计算机科学领域，每天都在使用计算机，对于计算机的核心部件——中央处理器（CPU）——有着深刻的理解。CPU是执行计算机程序中一系列指令的电子电路，负责执行基本的算术和逻辑运算等。随着时间的推移，CPU经历了从分离组件到集成在单个集成电路芯片上的演变，其中包含了一个或多个CPU。为了提高计算机的运算速度，科学家们设计了多核处理器，这是一种集成了多个CPU的微处理器芯片。多核处理器能够快速完成工作，对于数据科学家而言，尽管某些Python库在处理大数据集时可能会变得缓慢，但通过利用CPU的核心，可以显著减少模型训练的时间。
已经简要讨论了CPU，现在让深入了解如何使用CPU的核心来训练机器学习模型。在机器学习算法中，有一个特殊的参数——n_jobs——经常使用它，但可能并不完全了解其含义。这个参数实际上允许指定训练过程中应该使用多少个CPU核心。例如，如果设置n_jobs=1，那么将只使用一个CPU核心；如果设置为2，那么将使用两个核心，以此类推。如果想要使用所有可用的CPU核心进行训练，并且不知道系统中有多少核心，那么可以直接设置n_jobs=-1。
为了训练特定的问题陈述，需要使用“Wine_Quality”数据集，这是一个简单但数据量较大的数据集。通过使用Pandas库，可以轻松地读取和分析这个数据集。以下是读取数据集的代码示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('wine_quality.csv')
df.head()
df.shape()
执行上述代码后，可以看到数据集包含6497行和13列。接下来，需要检查“quality”变量中存在的不同类别：
unique_points = df['quality'].unique()
unique_points
可以看到“quality”变量中有7个不同的数据点，这些数据点代表了葡萄酒的质量等级。
在应用机器学习模型之前，需要将分类变量转换为数值变量。这可以通过使用Pandas的get_dummies函数来实现：
next_df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)
next_df
这样就得到了一个新的数据框，其中包含了所有的数值变量。
为了应用机器学习模型，需要区分依赖特征和独立特征：
x = next_df.drop(['quality'], axis=1)
y = next_df['quality']
在这里，x代表独立特征，而y代表依赖特征。
现在，来讨论如何使用CPU核心来执行模型训练。可以通过以下步骤来实现：
- 使用机器学习算法RandomForestClassifier。
- 使用RepeatedStratifiedKFold进行交叉验证。
- 使用交叉验证分数来训练模型。
在初始化所有这些组件之后，将根据交叉验证分数来计算时间。在检查时间之前，需要导入所需的模块：
from time import time
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
random = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=5, n_repeats=3, random_state=4)
start_time = time()
n_scores = cross_val_score(random, x, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=1)
end_time = time()
final_time = end_time - start_time
print('final execution time is : {}'.format(final_time))
for core in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
random = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=5, n_repeats=3, random_state=4)
start_time = time()
n_scores = cross_val_score(random, x, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=core)
end_time = time()
final_time = end_time - start_time
print('final execution time of core {} is : {}'.format(core, final_time))