机器学习模型性能测试结果（R或者python），逻辑回归的测试结果没有添加

来源：互联网发布：excelplus电子表格mac 编辑：程序博客网时间：2024/06/05 17:16

调用方式并发数每个并发多少个连接平均相应时间（ms）总耗时(s)tps(个/s)cpumemCPU NUMMEMRserve方式（机器学习）20200096.80535ms3872s10.33000759cpu资源全部占用>9.4%8个cpu16333856k2002000108.81601ms43526s9.189824181cpu资源全部占用>52.5%8个cpu16333856krJava（机器学习）202000165.2032ms6608s6.053151513>=100%>4.5%8个cpu16333856k2002000160.7054475ms64282s6.222564422>=100%>7.1%8个cpu16333856kpython模型(机器学习RandomForest)
服务器：192.168.162.181502000119.50599ms11950s8.367781397>=98%>6.74个cpu8061500k2002000121.44424ms48577s8.234231611>=98%>6.74个cpu8061500kpython（逻辑回归）200200010.553225ms4221s94.75776362>96%>0.94个cpu8061500kpython(机器学习xgboost)502000262.47999ms26247s3.809814226>268%>0.94个cpu8061500kdrool(逻辑回归)2002003.412475ms136s293.0424399>=97%7.30%4个cpu8061500k

0 0