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Python常见问题
我有一个非常大的数据集，需要用于分类，我对数据进行了采样，但这不能保证我的输出中将包含整个标签。如何对数据进行采样以覆盖所有标签？
另外，我想保存我在这个过程中使用的label encoder和RandomForestClassifier，以便将它们用于增量学习。我搜索了关于使用RandomForestClassifier的信息，发现set_warm功能只用于添加额外的估计量，而不用于更新权重。而且partial_fit不支持使用随机林。所以我的第二个问题是如何更新label encoder和RandomForestClassifier来训练另一个可能有其他标签和更多数据点的数据集
Tags： 数据功能信息encoder过程分类标签增量
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