这可能是一个愚蠢的问题，但无论如何都要进行。
我正在为机会分析做机器学习算法。所以我有一个使用k-fold交叉验证分割的数据集。然后我得到了单词，字符等的新向量。使用hstack和chi2我得到chi2_Train。
之后我设置了clf = randomforest（），我做了clf.fit（chi2_Train，target_data）。然后我上传这些模型。
由于我每次创建一个新的clf.fit（）（因为我不能重用现有的模型，因为fit会删除以前的参数），它是否会使我的模型更好？我不明白它是怎么回事......