Out-of-core naive Bayes model fitting

朴素贝叶斯模型可以用来解决大规模问题，所以整个训练集可能不会都被读入内存中。为了处理这种情况，MultinomialNB，BernoulliNB，和GaussianNB都有partial_fit方法，可以逐步用作其他分类如同行在证实法的文本文档外的核心分类。所有朴素贝叶斯分类器都支持样本加权。

与该fit方法相反，第一次调用partial_fit需要通过所有预期类标签的列表。

有关scikit-learn中可用策略的概述，另请参阅核心外学习文档。

partial_fit朴素贝叶斯模型的方法调用引入了一些计算开销。建议使用尽可能大的数据块大小，即可用的RAM允许的大小。