¿Cómo hacer que KNN sea más rápido?

Tengo un conjunto de datos de forma (700000, 20) y quiero aplicar KNN a él.

Sin embargo, al probarlo, lleva mucho tiempo, ¿puede alguien experto por favor ayudarme a saber cómo puedo reducir el tiempo de predicción de KNN?

¿Hay algo como GPU-KNN o algo así? Por favor, ayúdame a saber.

A continuación se muestra el código que estoy usando.

”’python
import os
os.chdir(os.path.dirname(os.path.realpath(file)))

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from joblib import load, dump
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from dtaidistance import dtw

window_length = 20
n = 5

X_train = load(‘X_train.pth’).reshape(-1,20)
y_train = load(‘y_train.pth’).reshape(-1)
X_test = load(‘X_test.pth’).reshape(-1,20)
y_test = load(‘y_test.pth’).reshape(-1)

#custom metric
def DTW(a, b):
return dtw.distance(a, b)

clf = KNeighborsClassifier(metric=DTW)
clf.fit(X_train, y_train)

#evaluate
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
”’