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如何更新网络应用中的机器学习模型?机器学习模型如何更新?
以SKLearn为例,训练一个庞大的模型(比如10GB的数据)之后,您如何根据当天的新数据更新模型?
大概你不想更新实时,可能是每天结束时的一次 - 但我找不到在SKLearn中做到这一点的方法。您是否每天都必须对整个不断增长的数据集重新进行整个训练?
如何更新网络应用中的机器学习模型?机器学习模型如何更新?
以SKLearn为例,训练一个庞大的模型(比如10GB的数据)之后,您如何根据当天的新数据更新模型?
大概你不想更新实时,可能是每天结束时的一次 - 但我找不到在SKLearn中做到这一点的方法。您是否每天都必须对整个不断增长的数据集重新进行整个训练?
sklearn工具partial_fit
允许增量(在线)学习的估计数量。检查这个article。
这取决于你如何设计你的模型(单分类器或ensamble)或者可能是一个神经网络?如果您有多个分类器,并且根据数据,您可能不需要重新训练整个模型,但只需要模型的某些部分。 –
[看看视频的最后部分](https://youtu.be/qyvlt7kiQoI?t=1h3m23s) –