如何使用scikit-learn中的新示例训练训练好的模型？

Question

我正在从事机器学习分类任务，其中我在scikit-learn中训练了许多使用不同算法的模型，随机森林分类器的表现最佳。现在，我想用新示例进一步训练模型，但是如果我通过在新示例上调用fit方法来训练相同的模型，则它将通过擦除旧参数从头开始训练模型。 那么，如何通过在scikit-learn中使用新的示例对其进行训练来训练训练后的模型？

我通过在线阅读对模型进行腌制和腌制获得了一些想法，但是它对我不知道有什么帮助。

Answer 1

RandomForrestClassifier具有标志warm_start。请注意，这将不会产生与同时训练两个集合相同的结果。

Answer 2

您应该使用incremental learning和实现partial_fit API的估算器。

Answer 3

将新数据追加到您现有的数据集中，并进行整体训练。可能希望为您的测试集保留一些新数据。