from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(x_train[:92000],y_train[:92000]) #第一次调用
knn_clf.fit(x_train[92000:123000],y_train[92000:123000]) #第二次调用

我的疑问是，当我像这样调用fit方法时，第二次调用是否会从头开始重新训练模型？还是会基于第一次调用（第一次方法调用）所学到的内容进行添加？

我尝试实现的是分批训练，因为如果一次性使用完整数据集，我的笔记本电脑无法处理！提前感谢 🙂

回答：

每次调用fit方法时，它都会尝试拟合模型。如果你多次调用fit方法，它会尝试重新拟合模型。正如@某人指出，分批训练对KNN来说没有任何意义。

KNN会考虑所有数据点并选择最接近的K个邻居。因此，如果你的数据量很大，它将需要更多时间。

你能做的就是缩小你的数据规模或增加系统内存大小。