Python - SkLearn 逻辑回归：一对一训练实例
Python - SkLearn Logistic Regression: One-by-one train instance
这是我的问题，我有一个庞大的火车集，所以我无法将其加载到内存中并应用此代码。
model = LogisticRegression()
model = model.fit(train_set_df, y_label_df)
因此，我正在寻找一种方法来训练我的 Sklearn.LogisticRegression 模型，方法是逐个传递实例，以避免将所有训练数据加载到内存中。谢谢
您正在寻找 partial_fit 方法。 LogisticRegression 不支持。您可以改用 MultinomialNB（或任何其他朴素贝叶斯）或 SGDClassifier。
这是我的问题，我有一个庞大的火车集，所以我无法将其加载到内存中并应用此代码。
model = LogisticRegression()
model = model.fit(train_set_df, y_label_df)
因此，我正在寻找一种方法来训练我的 Sklearn.LogisticRegression 模型，方法是逐个传递实例，以避免将所有训练数据加载到内存中。谢谢
您正在寻找 partial_fit 方法。 LogisticRegression 不支持。您可以改用 MultinomialNB（或任何其他朴素贝叶斯）或 SGDClassifier。