如何在python中使用具有非线性优化解算器的大数据集？

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 假设有一个大数据集，包含输入变量x和目标变量y
x = np.random.rand(1000, 10)  # 输入变量，1000个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.rand(1000)  # 目标变量，1000个样本

def objective_function(params):
    # 在这里定义你的目标函数，根据输入变量x和目标变量y计算损失或目标值
    # params是优化器传入的参数，可以根据需要进行解析
    # 返回目标函数值
    return loss

# 设置初始参数值
initial_params = np.zeros(10)

# 调用优化器进行非线性优化
result = minimize(objective_function, initial_params, method='SLSQP')

# 输出优化结果
optimized_params = result.x