如何使用 tensorflow 或 keras 重新训练具有新子集的线性回归模型？

【问题标题】：How to do retrain a linear regression model with a new subset using tensorflow or keras?如何使用 tensorflow 或 keras 重新训练具有新子集的线性回归模型？
【发布时间】：2021-03-24 21:14:59
【问题描述】：

我有 100 Gb 的数据并将其分成小的子集。我想使用新的子集以增量方式训练模型，直到所有算法都在所有子集上训练。我如何才能实现这个 TensorFlow 或 sklearn？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning scikit-learn regression

【解决方案1】：

一些scikit-learn 模型确实支持通过partial_fit 方法进行增量学习。一种流行的选择是随机梯度下降法，它可以最小化一次查看一个数据样本的损失函数。这是一个示例，假设您有两个可以连续加载到内存的数据块，(X1, y1), (X2, y2)。

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
sgd = SGDRegressor(random_state=42)

X1_scaled = scaler.partial_fit(X1).transform(X1)
sgd.partial_fit(X1_scaled, y1)

X2_scaled = scaler.partial_fit(X2).transform(X2)
sgd.partial_fit(X2_scaled, y2)

【讨论】：