本文整理汇总了Python中sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor.partial_fit方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python MultiOutputRegressor.partial_fit方法的具体用法？Python MultiOutputRegressor.partial_fit怎么用？Python MultiOutputRegressor.partial_fit使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor的用法示例。
在下文中一共展示了MultiOutputRegressor.partial_fit方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_multi_target_sample_weight_partial_fit
# 需要导入模块: from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor [as 别名]
# 或者: from sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor import partial_fit [as 别名]
def test_multi_target_sample_weight_partial_fit():
# weighted regressor
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
y = [[3.141, 2.718], [2.718, 3.141]]
w = [2., 1.]
rgr_w = MultiOutputRegressor(SGDRegressor(random_state=0))
rgr_w.partial_fit(X, y, w)
# weighted with different weights
w = [2., 2.]
rgr = MultiOutputRegressor(SGDRegressor(random_state=0))
rgr.partial_fit(X, y, w)
assert_not_equal(rgr.predict(X)[0][0], rgr_w.predict(X)[0][0])