Как выполнить инкрементное обучение большого набора данных с помощью (scikit) классификатора Adaboost?

Question

У меня большой размер набора обучающих данных, поэтому, чтобы вписать его в классификатор AdaBoost , я бы хотел провести инкрементальное обучение .

Как и в xgb, у нас есть параметр с именем xgb_model для использования обученной модели xgb для дальнейшей подгонки новых данных, я ищу такие параметры в классификаторе AdaBoost.

В настоящее время я пытаюсь использовать функцию fit для итеративного обучения модели, но, похоже, мой классификатор не использует предыдущие веса. Как я могу решить это?

Answer 1

Это невозможно из коробки. sklearn поддерживает пошаговое / онлайн-обучение по некоторым оценкам, но не AdaBoostClassifier.

Оценщики, поддерживающие пошаговое обучение, перечислены здесь и имеют специальный метод с именем partial_fit().