Scikit learn RobustScaler partial_fit（）类似于MinMaxScaler或StandardScaler

我一直在使用RobustScaler来缩放数据，最近我们添加了额外的数据，这些数据推动了fit_变换的内存限制。我希望对子集数据进行部分拟合，但看起来RobustScaler并没有提供该功能。大多数其他定标器（MinMax、Standard、Abs）似乎都有部分匹配

由于数据中存在异常值，因此需要使用RobustScaler。我尝试使用MinMax和标准定标器，但是异常值对数据的影响太大了

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我希望找到一种替代方法，来代替对大数据集进行拟合变换，类似于在其他定标器中进行部分拟合。

如果使用scikit学习对您来说不是一个困难的要求，您也许可以查看另一个生物分子动力学库，名为

它声称拥有类似于scikit learn的RobustScaler，并且可以选择使用部分拟合，这是根据他们的文档

链接：

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PS:我还没有测试过它。

如果使用scikit learn对您来说不是一个困难的要求，您也许可以查看另一个名为的生物分子动力学库

它声称拥有类似于scikit learn的RobustScaler，并且可以选择使用部分拟合，这是根据他们的文档

链接：

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PS:我还没有测试过。

谢谢。代码库已经将scikit learn用于其他目的，所以我没有探索其他库。我去看看。谢谢你！非常感谢。代码库已经将scikit learn用于其他目的，所以我没有探索其他库。我去看看。谢谢你！你找到解决方案了吗？由于RobustScalar的性质，不可能进行部分拟合。因此，我们将数据垂直分割（按要素列？），并使用多个RobustScalar进行缩放。我们保存由哪个RobustScalar实例缩放的列，并保存该信息。它实际上运行得很好。你找到解决方案了吗？由于RobustScalar的性质，不可能进行部分拟合。因此，我们将数据垂直分割（按要素列？），并使用多个RobustScalar进行缩放。我们保存由哪个RobustScalar实例缩放的列，并保存该信息。它实际上运行得很好。