如何使用（scikit）Adaboost 分类器对大数据集进行增量训练？答案

【问题标题】：How to perform incremental training of large data set using (scikit) Adaboost classifier?如何使用（scikit）Adaboost 分类器对大数据集进行增量训练？
【发布时间】：2019-10-07 12:52:08
【问题描述】：

我有一个很大的训练数据集，所以为了适应 AdaBoost 分类器，我想做增量训练。

就像在xgb 中一样，我们有一个名为xgb_model 的参数来使用经过训练的xgb 模型来进一步拟合新数据，我正在AdaBoost 分类器中寻找这样的参数。

目前，我正在尝试使用fit 函数来迭代训练模型，但似乎我的分类器没有使用以前的权重。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn classification adaboost

【解决方案1】：

开箱即用是不可能的。 sklearn 在某些估算器中支持增量/在线训练，但不支持AdaBoostClassifier。

支持增量训练的估计器列在here 中，并有一个名为partial_fit() 的特殊方法。

【讨论】：