有没有什么方法可以像HDF5之类的磁盘数据来训练sklearn模型？
在我的问题中，我有非常大的数据集，这是我的记忆。 我想通过使用像HDF5之类的磁盘数据来训练我的模型。 sklearn支持这个还是有其他的选择吗？
你要求的是被称为核外或流媒体学习。 只有用scikit-learn模型的一个子集来实现partial_fit方法才能进行增量拟合。
文档中有一个例子。 没有特别适用于HDF5中的数据模型，但可以调整此示例以从任何外部数据源（例如本地磁盘上的HDF5数据或网络上的数据库中获取数据，例如使用pandas SQL适配器）。
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