我们可以使用一些技巧来减少TPOT的训练时间。以下是一些示例：

1. 减少搜索空间：TPOT会在指定的搜索空间中寻找最佳模型。如果搜索空间太大，搜索时间也会很长。因此，我们应该尝试减少搜索空间，以缩短TPOT的训练时间。

2. 减少迭代次数：TPOT的默认迭代次数为100。如果我们发现训练时间太长，可以尝试减少迭代次数。

3. 增加可用资源：TPOT训练时间的一个关键因素是可用资源。如果我们的计算机资源不足，TPOT的训练时间会很长。因此，我们可以考虑购买更多的计算机资源或使用云计算资源，以加快TPOT的训练。

示例代码：

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split

from tpot import TPOTClassifier

加载数据集

digits = load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, train_size=0.75, test_size=0.25)

TPOT分类器

tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)

训练模型

tpot.fit(X_train, y_train)

输出分类器评分

print(tpot.score(X_test, y_test))