Sklearn中的fit方法。使用KNeighborsClassifier时

Question

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn_clf =KNeighborsClassifier() 
knn_clf.fit(x_train[:92000],y_train[:92000]) #1st method call
knn_clf.fit(x_train[92000:123000],y_train[92000:123000]) #2nd method call

我的疑问是，当我这样调用fit方法时，第二次调用是否再次从头开始训练模型？还是将其添加到从上一个fit调用（第一个方法调用）中学到的知识？

我要实现的目标是进行批量训练，因为如果我一次使用完整的数据集，笔记本电脑将无法处理数据！ 在此先感谢：-）

Answer 1

每次调用fit方法时，它都会尝试拟合模型。如果多次调用拟合方法，它将尝试重新拟合模型，正如@Julien所指出的那样，批处理训练对KNN没有任何意义。

KNN将考虑所有数据点并选择最靠近的K个邻居。因此，如果您的数据较大，则将花费更多时间。

您所能做的就是缩小数据规模或增加系统内存大小。