如何解决在 PyCaret 中重新训练模型
通过 PyCaret 在一些现有数据上给出一个经过训练和调整的模型:
例如:套索回归器(warm_start=True)
Lasso(alpha=7.77,copy_X=True,fit_intercept=True,max_iter=1000,normalize=True,positive=False,precompute=False,random_state=325,selection='cyclic',tol=0.0001,warm_start=True)
我将如何使用现有模型进一步训练新的可用数据(未来)数据显然具有相同的 X [特征] 和相应的 Y [标签]
也许我的方法是错误的,即使那样我也需要使用支持 .partial_fit()?
的模型,但我在 PyCaret 中看不到对此的支持
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