sklearn SGDClassifier的partial_fit是什么意思?

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SGDClassifier里有个partial_fit的方法,这个和普通的fit方法有什么区别?


 

Beck   2017-10-18 07:50



   2个回答 
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在第一次训练时,fit和partial_fit训练模型的原理其实本质上是一样的。

但是对于partial_fit的模型来说,当我们有了新数据,我们可以用新的数据在旧的模型基础上训练、更新模型,而不必重新训练。也就是另一位答友提到的,线上算法的特点。

以SGDClassifer为例,partial_fit的具体用法如下

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
clf = SGDClassifier(loss='log')

#用数据集训练
clf.partial_fit(X, y)

#当我们有了新数据之后,可以在原基础上更新模型
clf.partial_fit(X_new, y_new)

#partial_fit的模型使用方法也是和正常模型一样的,直接用predict或者predict_proba
y_pred = clf.predict_proba(X_test)


弼码温   2017-10-19 12:33

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fit就是一次性把模型训练完毕

partial_fit可以在原来的基础继续训练模型,所以partial_fit只针对对onlin的算法。这里SGD就是online的。


山中人   2017-10-19 09:52



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