我有一个太大而无法容纳在内存中的数据集，所以我必须分批训练模型。我已经将我的模型包装在GridSearchCV，RandomizedSearchCV或BayesSearchCV（来自scikit-optimize）中，并且看到我无法在我庞大的数据集的不同部分训练这些实例，并且期望每个人找到的最佳超参数都会同意。
我已经考虑将我的估算器包装在BatchVoter（我自己的设计）中，它批量管理从数据库读取并保留模型列表。将此传递给XSeachCV并更新参数空间字典，以便所有带有'estimator__'的键可以指示搜索设置子对象的参数，但仍然存在问题：搜索开始时调用.fit（）方法，必须采取数据。
是否有一种聪明的方法来使用原生GridSearchCV的数据太大而无法传递给.fit（）方法？
试试dask。它支持数据框架，数组和集合。它由调度程序和工作人员组成。它还有一个distributed调度程序，允许在几台PC上处理数据帧。
Here是关于如何并行化模型的描述。
Here是一个完整模块的链接，可以直接替换GridSearchCV