我认为使用SGDClassifier代替LinearSVC处理此类数据将是一个好主意，因为它速度更快。对于矢量化，建议您研究一下哈希转换器PR。
对于多处理：您可以跨核心分布数据集，执行
partial_fit，获取权重向量，对其求平均，然后将其分布给估计量，再次进行局部拟合。
进行平行梯度下降是一个活跃的研究领域，因此那里没有现成的解决方案。
您的数据有多少类？对于每个课程，将单独（自动）进行培训。如果您拥有与内核几乎一样多的类，则通过
n_jobs在SGDClassifier中指定，每个内核仅执行一个类可能会更好，更容易。
