标签： python machine-learning scikit-learn training-data anomaly-detection
我能够建立隔离林以进行异常检测。但是，由于存储限制，我无法存储用于训练的所有数据。我也想稍后输入更多数据。
我想知道当我最初训练它时是否可以获取估计值并将其保存。然后，一周后，当我想使用一些新获取的数据来重新训练模型时，我可以先使用存储的估算值还原我的旧模型（这样我就不必访问旧数据了），然后模型将适应新添加的值。
之所以选择这种方式，是因为我找不到任何可以反复学习的异常检测算法（因此该部门提供的免费，开放源代码的建议也很有效！）
任何对此的帮助将不胜感激！