大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Sklearn SGDClassifier部分拟合，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我终于找到了答案。您需要 重新 ，因为在实例化模型时设置 shuffle = True 不会在使用partial_fit 时重新 整理 数据（仅适用于 fit ）。注意：在sklearn.linear_model.SGDClassifier页面上找到此信息将很有帮助。
修改后的代码如下：
from sklearn.linear_model import SGDClassifIEr
import random
clf2 = SGDClassifIEr(loss='log') # shuffle=True is uSELEss here
shuffledRange = range(len(X))
n_iter = 5
for n in range(n_iter):
random.shuffle(shuffledRangE)
shuffledX = [X[i] for i in shuffledRange]
shuffledY = [Y[i] for i in shuffledRange]
for batch in batches(range(len(shuffledX)), 10000):
clf2.partial_fit(shuffledX[batch[0]:batch[-1]+1], shuffledY[batch[0]:batch[-1]+1], classes=numpy.unique(Y))
我正在尝试使用SGD对大型数据集进行分类。由于数据太大而无法放入内存，因此我想使用 partial_fit
方法来训练分类器。我选择了适合内存的数据集样本（100,000行）来测试 fit 与 partial_fit ：
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
def batches(l,n):
for i in xrange(0,len(l),n):
yield l[i:i+n]
clf1 = SGDClassifier(shuffle=True,loss='log')
clf1.fit(X,Y)
clf2 = SGDClassifier(shuffle=True,loss='log')
n_iter = 60
for n in range(n_iter):
for batch in batches(range(len(X)),10000):
clf2.partial_fit(X[batch[0]:batch[-1]+1],Y[batch[0]:batch[-1]+1],classes=numpy.unique(Y))
然后，我使用相同的测试集测试两个分类器。在第一种情况下，我的准确度为100％。据我了解，默认情况下，SGD在训练数据上传递5次（n_iter = 5）。
在第二种情况下，我必须对数据传递60次才能达到相同的精度。
为什么会有这种差异（5比60）？还是我做错了什么？
以上是大佬教程为你收集整理的Sklearn SGDClassifier部分拟合全部内容，希望文章能够帮你解决Sklearn SGDClassifier部分拟合所遇到的程序开发问题。
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