利用memory_usage()函数比较不同算法对内存的占用情况

memory_usage()函数是pandas库提供的一个工具函数，用来测量当前进程的内存占用情况。它返回一个浮点数列表，表示在不同时间点进程的内存占用量。

可以使用memory_usage()函数来比较不同算法对内存的占用情况。以下是一个使用示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR

# 创建一个包含100000个样本和100个特征的随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.random((100000, 100))
y = np.random.random(100000)

# 使用线性回归算法进行拟合，并测量内存占用情况
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)
memory_lr = pd.Series(lr.memory_usage())  # 记录内存占用情况

# 使用随机森林算法进行拟合，并测量内存占用情况
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(X, y)
memory_rf = pd.Series(rf.memory_usage())

# 使用支持向量回归算法进行拟合，并测量内存占用情况
svm = SVR()
svm.fit(X, y)
memory_svm = pd.Series(svm.memory_usage())

# 打印内存占用情况
print("Linear Regression Memory Usage:")
print(memory_lr)
print("
Random Forest Memory Usage:")
print(memory_rf)
print("
Support Vector Regression Memory Usage:")
print(memory_svm)

在上面的示例中，我们使用了线性回归（Linear Regression）、随机森林回归（Random Forest Regression）和支持向量回归（Support Vector Regression）这三种不同的算法对相同的数据集进行拟合，并测量了它们在拟合过程中的内存占用情况。

通过调用相应算法的memory_usage()方法，我们可以获得一个包含了在不同时间点内存占用情况的Series对象。最后，我们将这些内存占用情况打印出来，以便进行比较。

总结来说，使用memory_usage()函数可以帮助我们比较不同算法对内存的占用情况，从而选择适合当前的数据集和硬件环境的算法。