tmp_classifier = classifier_nn.fit(x,y)for elem in step:    classifier_nn.partial_fit(new_x, new_y)    classifier_nn = tmp_classifier

我想知道这样做我的估算器是否能“重置”到之前的状态，也就是预训练的分类器（classifier_nn.fit(x,y)）。

回答：

不，这样做并不会重置，因为self.fit返回的是self，而不是一个副本。换句话说，tmp_classifier和classifier_nn是指向同一个对象的引用。因此，当你调用partial fit时，你同时修改了这两个引用，而最后的赋值操作没有任何效果。

你需要做的是在拟合后克隆分类器。

classifier_nn.fit(x,y)tmp_classifier = deepcopy(classifier_nn)for elem in step:    classifier_nn.partial_fit(new_x, new_y)    classifier_nn = tmp_classifier

这样应该可以工作。