如何在R中使用舊模型+新數據塊重新訓練模型？

Question

我目前正在社交網絡中進行信任預測-出於明顯的原因，我將此問題建模為數據流。 我想做的是使用舊模型+新數據流塊“更新”我的訓練模型。 我使用的分類器是SVM，NB（e1071實現），神經網絡（nnet）和C5.0決策樹。

旁注：我知道可以通過在trainMOA函數中定義“模型”參數來使用RMOA包實現此解決方案，但是我認為我不能將其用於那些分類器實現（如果我錯了，請糾正我）。

Answer 1

根據奇怪的SO規則，我不能將其發布為評論，就這樣吧。
您列出的分類器在訓練模型時需要完整的數據集，因此，每當有新數據輸入時，都應將其與以前的數據結合起來並重新訓練模型。 您可能正在尋找的是在線機器學習 。 Vowpal Wabbit是非常流行的實現之一 ，它也具有對R的綁定。