【问题标题】:Scalling out sklearn models / xgboost扩展 sklearn 模型 / xgboost
【发布时间】:2021-09-16 07:20:52
【问题描述】:

我想知道如何/是否可以为大型数据集运行 sklearn 模型/xgboost 训练。 如果我使用包含几个千兆字节的数据帧,机器会在训练期间崩溃。

你能帮帮我吗?

【问题讨论】:

    标签: scikit-learn xgboost sklearn-pandas


    【解决方案1】:

    scikit-grood文档有一个in-depth discussion关于不同的策略,将模型缩放到更大的数据。 策略包括:

    • 流媒体实例
    • 提取特征
    • 增量学习(另请参阅glossary
    • 中的@ 987654322

    【讨论】:

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