是否sklearn.LinearRegression支持在线/增量学习？
我有100组数据，我正在尝试完全实现它们。对于每个组，有超过10000个实例和〜10个功能，因此如果我构建一个巨大的矩阵（10 ^ 6 x 10），则会导致sklearn出现内存错误。如果我每次都能用新组的批处理样本更新回归器，那就太好了。
我发现这篇文章很相关，但是可以接受的解决方案适用于使用单个新数据（仅一个实例）而不是批处理样本的在线学习。
看一看linear_model.SGDRegressor，它使用随机梯度学习线性模型。
总体而言，sklearn有许多模型可以接受“ partial_fit”，它们在不适合RAM的中型到大型数据集上都非常有用。
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