Python 对Scikit学习中的新数据应用PCA_Python_Machine Learning_Scikit Learn

Python 对Scikit学习中的新数据应用PCA

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Python 对Scikit学习中的新数据应用PCA,python,machine-learning,scikit-learn,Python,Machine Learning,Scikit Learn,我想在新数据上实时测试现有的机器学习模型。但该模型依赖于分解。是否可以只将新数据转换为现有PCA维度，而不调用整个数据集+新数据的fit\u transform？这与您想要的不同，但请注意，许多ML算法无法增量学习（如果不同时查看所有实例）。Scikit学习有估计器-部分拟合（）方法。例如，在PCA的情况下，您可以使用和partial_-fit（）谢谢，它起作用了。但我决定定期对训练数据进行fit_transform变换，然后在PCA更新之间对测试集进行transform变换。

我想在新数据上实时测试现有的机器学习模型。但该模型依赖于分解。是否可以只将新数据转换为现有PCA维度，而不调用整个数据集+新数据的

fit\u transform

？这与您想要的不同，但请注意，许多ML算法无法增量学习（如果不同时查看所有实例）。Scikit学习有估计器-

部分拟合（）

方法。例如，在PCA的情况下，您可以使用和

partial_-fit（）

谢谢，它起作用了。但我决定定期对训练数据进行

fit_transform

变换，然后在PCA更新之间对测试集进行

transform

变换。