将部分训练的 scikit-learn 模型存储或检查点到磁盘

Question

我正在运行一个梯度提升模型，需要大约 11 个小时来训练。我正在使用 Google Cloud 上的抢占式实例来执行此操作（因为它更便宜）。问题是，我一直在丢失我的进度，因为实例在模型能够完成训练之前就被终止了。

有没有办法检查点或将部分训练模型的进度保存到磁盘？这样当我重新运行代码时，训练应该从中断的地方继续。

我知道有 pickle 模块可以让我将对象转储到磁盘上。但我不是要保存一个完全训练的模型，而是一个部分训练的模型。

Answer 1

检查here 有类似问题。

对于使用 sklearn 进行梯度提升，您可以使用 warm_start 进行设置。