我正在尝试理解如何实现partial_fit。我已经使用make_regression创建了一个虚拟数据集。接着，我使用partial_fit方法对X和y进行部分拟合。请问我应该在哪里指定批量大小和轮次数？

例如，如果我想使用2000条记录的批量大小和10个轮次，以增量方式在整个数据集上训练模型，该怎么做？

from sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn.linear_model import SGDRegressorX,y=make_regression(n_samples=20000, n_features=5, random_state=0, noise=4.0,bias=100.0)reg=SGDRegressor(max_iter=1000)reg.partial_fit(X,y)print(reg.score(X,y))

回答：

您只需将 minibatch 的特征和标签传递给 partial_fit，就像使用 fit 一样：

reg.partial_fit(X_minibatch, y_minibatch)

下面是一段代码，展示如何操作：

from sklearn.linear_model import SGDRegressor def iter_minibatches(chunksize):    # 逐个提供数据块    chunkstartmarker = 0    while chunkstartmarker < numtrainingpoints:        chunkrows = range(chunkstartmarker,chunkstartmarker+chunksize)        X_chunk, y_chunk = getrows(chunkrows)        yield X_chunk, y_chunk        chunkstartmarker += chunksize def main():    batcherator = iter_minibatches(chunksize=1000)    model = SGDRegressor()     for X_chunk, y_chunk in batcherator:        model.partial_fit(X_chunk, y_chunk)     y_predicted = model.predict(X_test)