O que causa um aumento no tempo de execução do fit?

Oi, Matheus, tudo certinho?

O tempo de execução do fit em um modelo de Machine Learning pode ser influenciado por diversos fatores, você inclusive mencionou alguns. Irei citar alguns deles:

• Ele pode ser influenciado pelo tamanho do conjunto de dados, quanto maior o conjunto de dados, mais tempo levará para treinar o modelo, pois o algoritmo precisa percorrer mais dados durante o processo de treinamento.

• Pela complexidade do modelo, por exemplo, modelos mais complexos, como redes neurais profundas, geralmente levam mais tempo para treinar do que modelos mais simples, como regressão logística ou árvores de decisão.

• A escolha dos hiperparâmetros, alguns hiperparâmetros podem aumentar o tempo de treinamento. Por exemplo, um valor maior para o número de iterações ou a profundidade de uma árvore de decisão pode aumentar o tempo de treinamento.

• Além desses, a potência computacional do hardware utilizado para treinar o modelo também influencia no tempo de execução.

Portanto, são vários fatores que influenciam no tempo de execução, e ao utilizá-los é importante levar em consideração.

Espero ter ajudado.

Caso surja alguma dúvida, fico à disposição.

Abraços e bons estudos!