使用RapidMiner从多个文件中训练模型

Question

我正在开发一些项目，需要使用数据文件训练我的模型。问题是用于训练模型的数据文件的大小是10演出。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。但我可能会遗漏一些信息。 我的问题是“是否可以通过将文件拆分成多个文件来训练模型？”

Answer 1

可以使用Update Model运算符使用新的示例集数据更新以前创建的模型。并非所有模型运​​算符都可以这种方式使用，Naive Bayes和k-NN的工作方式与Weka的W-IBk一样。

可以在RapidMiner中创建一个流程，将文件拆分成更小的块，逐个读取并从中创建模型。