如何使用R中的旧模型+新数据块重新训练模型？

Question

我目前正致力于社交网络中的信任预测 - 从显而易见的原因我将此问题建模为数据流。我想做的是＆＃34;更新＆＃34;我训练的模型使用旧模型+新数据流块。我使用的分类器是SVM，NB（e1071实现），神经网络（nnet）和C5.0决策树。

旁注：我知道通过定义＆＃34; model＆＃34;使用RMOA包可以实现这个解决方案。 trainMOA函数中的参数，但我不认为我可以将它与那些分类器实现一起使用（如果我错了请纠正我）。

Answer 1

根据奇怪的SO规则，我不能将其作为评论发布，所以就这样吧 您列出的分类器在您训练模型时需要完整的数据集，因此每当有新数据进入时，您应该将其与之前的数据相结合并重新训练模型。您可能正在寻找的是online machine learning。其中一个非常流行的实现是Vowpal Wabbit，它也绑定到R。