【发布时间】:2017-01-26 20:05:40
【问题描述】:
如何在网络应用中更新机器学习模型?
以 SKLearn 为例,在训练了一个巨大的模型(假设是 10gb 数据)之后,您如何根据当天的新数据更新模型?
大概您不想实时更新,可能是每天结束时更新一次——但我在 SKLearn 中找不到执行此操作的方法。您是否只需要每天在整个不断增长的数据集上重新训练整个事物?
【问题讨论】:
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这取决于您如何设计模型(单个分类器或集成)或神经网络?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,而只需要重新训练模型的某些部分。
标签: python machine-learning scikit-learn