擅长:python、mysql、java
<p>我不太清楚你的问题是什么。<code>xgb.XGBMClassifier.fit()</code>在幕后调用<code>xgb.train()</code>,所以这是一个匹配相关函数的参数的问题。在</p>
<p>如果你对如何实现你心中的学习感兴趣,那么你可以做</p>
<pre><code>clf = xgb.XGBClassifier(**params)
clf.fit(X, y, xgb_model=your_model)
</code></pre>
<p>参见<a href="http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#xgboost.XGBClassifier.fit" rel="nofollow noreferrer">documentation here</a>。在每次迭代中,您都必须使用类似<code>clf.get_booster().save_model(xxx)</code>之类的方法来保存提升程序。在</p>
<p>PS我希望你可以分批学习,即分块学习,而不是逐行学习,也就是一个一个示例地学习,因为这会导致每次写/读模型时性能下降</p>