适合Sklearn的方法。使用KNeighborsClassifier时

Question

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn_clf =KNeighborsClassifier() 
knn_clf.fit(x_train[:92000],y_train[:92000]) #1st method call
knn_clf.fit(x_train[92000:123000],y_train[92000:123000]) #2nd method call

我怀疑的是，当我打电话给这样的方法时，第二个电话会再次从头开始训练模型吗？或者它会增加从之前的拟合调用中学到的东西（第一次方法调用）？

我想要实现的是批处理培训，因为如果我一次使用完整的数据集，笔记本电脑无法处理数据！提前致谢 ：-）

Answer 1

每次调用fit方法时，它都会尝试拟合模型。如果你多次调用fit方法，它会尝试重新调整模型，正如@Julien指出的那样，批量训练对KNN没有任何意义。

KNN将考虑所有数据点并获取最顶层的K最近邻居。因此，如果您的数据很大，则需要更多时间。

您所能做的就是缩小数据量或增加系统内存大小。