sklearn：拟合 RandomForestClassifier 或用数据块规范化数据答案

【问题标题】：sklearn: fitting RandomForestClassifier or normilize data with chunks of datasklearn：拟合 RandomForestClassifier 或用数据块规范化数据
【发布时间】：2017-11-26 14:16:07
【问题描述】：

我有一个包含训练数据的大文件。我很担心，当我使用这段代码时：

clf = RandomForestClassifier()
for chunk in reader:
    clf.fit(chunk, target)

clf 会为所有块生成模型还是只为当前块生成模型？对于增量学习，我应该只使用带有 partial_fit() 方法的分类器吗？我应该如何以这种方式规范化训练数据（为整个数据构建规范化器，而不仅仅是当前块）？

【问题讨论】：

在 scikit 中，对 fit() 的新调用将忘记之前的 fit()。所以它只会为最后一个fit() 制作模型。你需要partial_fit()。 scikit-learn.org/stable/modules/…
@VivekKumar 这是否也适用于 tfidf 矢量化器类？
@Coldspeed 否。如果数据太大，则 advised by the sklearn authors 使用 HashingVectorizer 代替。
这不是一个简单的问题，构造函数中有warm_start参数，但是当你适应新的数据块时，会抛出“UserWarning：不增加n_estimators的热启动拟合不适合新树”。并且可以适应不同的森林，然后附加他们的估计器stackoverflow.com/questions/28489667/…，但我不确定这是否能正常工作。有人试过吗？

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

是的，这仅适用于带有partial_fit 的分类器；根据您的规范化方式，您可以逐块执行此操作（例如 scaling by a fixed factor 或执行 label encoding）。

【讨论】：

您能写更多关于“按固定因子缩放或进行标签编码”的内容吗？一些简短的示例或要阅读的网址？
我在非文本数据上训练模型

【解决方案2】：

是的，对于增量学习，您只能使用实现 partial_fit 的分类器。

StandardScaler有partial_fit方法，可以在线申请。我不确定这是否是正确的做法，因为转型会随着时间而改变。如果您不希望数据分布发生太大变化，您还可以在数据子集上安装任何缩放器并在以后使用它。

另请注意，RandomForestClassifier（与所有基于树的分类器一样）是尺度不变的，因此尚不清楚标准化对其有何影响。

【讨论】：

【解决方案3】：

RandomForestClassifier 没有实现partial_fit() 方法，它支持对数据块进行增量学习。

但是，您可以使用estimators_ 和n_estimators 结合RandomForestClassifier 的训练，如提到的here。

【讨论】：