【问题标题】:How are machine learning models updated?机器学习模型如何更新?
【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】:

  • 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


【解决方案1】:

sklearn 中的估计器数量实现了partial_fit,它允许增量(在线)学习。检查这个article

【讨论】:

    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 2020-09-29
    • 2023-03-28
    • 1970-01-01
    • 2019-03-25
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    相关资源
    最近更新 更多