fit()，始终像新对象一样初始化参数，并使用传入的数据集fit()方法训练模型。

然而partial_fit()，在初始化参数之上工作，并尝试使用传入的新数据集改进现有权重partial_fit()。

将模型保存在持久存储（比如 pickle 文件）中总是好的，以供以后使用或进一步训练。

我认为这些选项没有“正确的方法”。两者都适合您的数据，但一个会尝试在一个实例中执行此操作 ( fit)，而另一个将让您适合部分数据 ( partial_fit)。

在大多数情况下，用户会将他们庞大的数据集划分为更小的“块”，并将这些块按顺序提供给partial_fit，最后一个块的调用partial_fit将返回完整的匹配。