如何使用scikit-learn中的新示例訓練訓練有素的模型？

Question

我正在進行機器學習分類任務，其中我在scikit-learn中訓練了許多使用不同算法的模型，隨機森林分類器的效果最佳。 現在，我想用新示例進一步訓練模型，但是如果我通過在新示例上調用fit方法來訓練相同的模型，則它將通過擦除舊參數從頭開始訓練模型。 那么，如何通過在scikit-learn中使用新示例對模型進行訓練來訓練模型呢？

我通過在線閱讀對模型進行腌制和腌制獲得了一些想法，但是它對我不知道有什么幫助。

Answer 1

RandomForrestClassifier具有標志warm_start。 請注意，這將不會產生與同時訓練兩個集合相同的結果。

Answer 2

您應該使用增量學習和估算器來實現partial_fit API。

Answer 3

將新數據追加到您現有的數據集中，並在整個過程中進行訓練。 可能想為您的測試集保留一些新數據。