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Python 支持向量回归在线学习

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我用支持向量回归预测股票价格。我已经用一些价值观进行了培训，但每次我预测这些价值观时，我都必须基于这些价值观进行培训（在线学习）。因此，我在预测后将这些值传递给循环内的训练

inside loop
 //prediction
  clf.fit(testx[i],testy[i])
因此，每当我调用fit函数时，svr培训如何基于一个输入在内部工作？

clf。fit
不是增量的。除了新实例之外，您还必须通过所有以前的训练点，才能重新训练新模型，从而从新数据点中获益

这是由
sklearn.svm.SVR
类内部使用的libsvm库实现的SMO算法的一个限制