Wachstum der Größe des Datenrahmens der Trainingsdaten in Scikit ⇐ Python

[Anonymous]

Ich habe ein ML-Modell mit "KNN" in Scikit-Learn und bemerkt, dass mein Modell genau genauer mit seinen Vorhersagen kommt. Das Problem ist, dass ich viele Datenrahmen habe, die unterschiedliche Situationen für dasselbe System zeigen, das ich vorhersagen möchte. Ist es möglich, das Modell in diesen verschiedenen Datenrahmen zu trainieren? Denn wenn ich .fit () anrufe, wird es zurückgesetzt, dass es vorher trainierte. < /P>

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X_cleaned = X.dropna()
y_cleaned = y[X_cleaned.index]
X_training, X_test, y_training, y_test = train_test_split(X_cleaned, y_cleaned, test_size=0.15, random_state=0)