新数据再训练模型

Question

假设我已经使用 TRAIN.py 训练了回归模型调用“ MODEL_V1” ，我想将其部署到本地企业。所有者想了解有关未来更改的模型更新的更多信息。以下哪个语句看起来正确？

1. 对于大更改（例如功能的添加/删除等），应该由数据科学家从头开始对模型进行训练，例如 ，但对于较小的更新（例如<如果将新数据添加到数据库中，则自动python程序应该能够调用 TRAIN.py 来训练新模型，而无需人工干预。

2-在几乎所有的预测建模方法中，都需要以一种或另一种方式人际互动！

Answer 1

对于数字2，我想它可以是自动化的，但只能达到一定程度。

我的意思是，您可以具有重新训练模型的脚本。但是您需要确保它的性能至少与以前的模型一样好。

因此，您必须事先准备一个好的且具有代表性的测试集，并定义一个或多个适合于您的问题的性能度量，以便您可以跟踪测试数据集上不同模型的性能。

否则，您可能会重新训练模型并用更差的版本替换模型。