Usando ocódigo abaixo para svm em python:

from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear', probability=True, class_weight='auto'))
clf.fit(X, y)
proba = clf.predict_proba(X)

Mas está levando uma quantidade enorme de tempo.

Dimensões reais dos dados:

train-set (1422392,29)
test-set (233081,29)

Como posso acelerá-lo (paralelo ou de outra forma)? Por favor ajude. Eu já tentei o PCA e reduzir a amostragem.

Eu tenho 6 aulas. Editar: Encontradohttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDClassifier.html mas desejo estimativas de probabilidade e parece que não para svm.

Editar:

from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC,LinearSVC
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
import joblib
import numpy as np
from sklearn import grid_search
import multiprocessing
import numpy as np
import math

def new_func(a):                              #converts array(x) elements to (1/(1 + e(-x)))
    a=1/(1 + math.exp(-a))
    return a

if __name__ == '__main__':
    iris = datasets.load_iris()
    cores=multiprocessing.cpu_count()-2
    X, y = iris.data, iris.target                       #loading dataset

    C_range = 10.0 ** np.arange(-4, 4);                  #c value range 
    param_grid = dict(estimator__C=C_range.tolist())              

    svr = OneVsRestClassifier(LinearSVC(class_weight='auto'),n_jobs=cores) ################LinearSVC Code faster        
    #svr = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear', probability=True,  ##################SVC code slow
    #   class_weight='auto'),n_jobs=cores)

    clf = grid_search.GridSearchCV(svr, param_grid,n_jobs=cores,verbose=2)  #grid search
    clf.fit(X, y)                                                   #training svm model                                     

    decisions=clf.decision_function(X)                             #outputs decision functions
    #prob=clf.predict_proba(X)                                     #only for SVC outputs probablilites
    print decisions[:5,:]
    vecfunc = np.vectorize(new_func)
    prob=vecfunc(decisions)                                        #converts deicision to (1/(1 + e(-x)))
    print prob[:5,:]

Edição 2: A resposta do usuário3914041 produz estimativas de probabilidade muito ruins.