虽然sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor
不直接实现增量学习,但没有必要从头开始完全重新训练您的模型。
要完全了解其工作原理,您应该了解 GPR 基础知识。关键思想是训练 GPR 模型主要包括优化内核参数以最小化某些目标函数(默认情况下为对数边际似然)。当在相似的数据上使用相同的内核时,这些参数可以被重用。由于优化器具有基于收敛的停止条件,因此可以通过使用预先训练的值(所谓的热启动)初始化参数来加速重新优化。
下面是一个基于sklearn docs中的示例。
from time import time
from sklearn.datasets import make_friedman2
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, WhiteKernel
X, y = make_friedman2(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=0)
kernel = DotProduct() + WhiteKernel()
start = time()
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel,
random_state=0).fit(X, y)
print(f'Time: {time()-start:.3f}')
# Time: 4.851
print(gpr.score(X, y))
# 0.3530096529277589
# the kernel is copied to the regressor so we need to
# retieve the trained parameters
kernel.set_params(**(gpr.kernel_.get_params()))
# use slightly different data
X, y = make_friedman2(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=1)
# note we do not train this model
start = time()
gpr2 = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel,
random_state=0).fit(X, y)
print(f'Time: {time()-start:.3f}')
# Time: 1.661
print(gpr2.score(X, y))
# 0.38599549162834046
您可以看到,与从头开始培训相比,再培训的时间要短得多。尽管这可能不是完全增量的,但它可以帮助加快在流数据设置中的训练。