使用 RapidMiner 从多个文件中训练模型

Question

我正在做一些项目，需要使用数据文件训练我的模型。问题是用于模型训练的数据文件大小为 10 gigs。所以，我无法一次导入数据。 另一种方法是修剪数据并仅使用 5% 的训练数据。但我可能会丢失一些信息。 我的问题是“是否可以通过将文件拆分为多个文件来训练模型？”

Answer 1

可以使用Update Model 运算符来使用新的示例集数据更新先前创建的模型。并非所有模型运​​算符都可以这样使用，朴素贝叶斯和 k-NN 确实可以像 Weka 的 W-IBk 一样工作。

可以在 RapidMiner 中创建一个流程，将文件拆分成更小的部分，逐一读取并从中创建模型。