Вопрос или проблема
Я прочитал, что дообучение модели сильно зависит от того, чего вы пытаетесь достичь. Я понимаю, что, возможно, мне нужно дообучать свою модель ежедневно, а через некоторое время я должен обучить модель заново с нуля. Это не проблема. Дело в том, что если бы я хотел дообучить модель K-Modes, мне понадобились бы сохраненные предыдущие центроиды. Я думаю, что это тоже не проблема. Смотря на реализацию K-Modes здесь, параметр init может быть Huang или Cao. В реализации K-Means библиотеки sklearn (см. здесь) мы можем передать ndarray формы (n_clusters, n_features). Я не могу найти эту функцию в реализации K-Modes. Поэтому мои конкретные вопросы следующие:
- Достаточно ли сохранить предыдущие центроиды для дообучения модели?
- Есть ли возможность передать предыдущие центроиды в реализации K-Modes, которую я упоминал? Если нет, должен ли я реализовать свой собственный K-Modes?
Существует специальный пакет pypi для incremental/online обучения. Он называется Creme, и вот его репозиторий. Он содержит KMeans реализацию. Хотя на самом деле здесь нет ничего инкрементального, так как вам нужны все данные за один проход (узнайте больше о Алгоритме Ллойда здесь).
Ответ или решение
Чтобы успешно переобучить модель K-Modes на основе ежедневных данных, необходимо учесть множество факторов. Давайте подробно рассмотрим ключевые аспекты процесса и ответим на специфические вопросы.
1. Сохранение предыдущих центроидов
Сохранение предыдущих центроидов является важным аспектом процесса переобучения. Если вы хотите, чтобы ваша модель реагировала на новые входные данные, это может быть полезным. Однако стоит отметить, что простое сохранение и дальнейшее использование центроидов не всегда приведет к улучшению качества кластеризации, особенно если новые данные значительно отличаются по своему распределению.
2. Параметры K-Modes и передача центроидов
В реализации K-Modes, например, в библиотеке kmodes, действительно нет возможности напрямую передавать массив ndarray с предыдущими центроидами, как это делается в K-Means реализации в sklearn. Это создает сложности, если вы планируете итерировать на основе предыдущих результатов. На данный момент единственный доступный способ переобучения K-Modes заключается в следующем:
- Сохраните центроиды: Сохраняйте центроиды после завершения обучения модели. Это можно сделать, например, с помощью библиотеки
pickleдля сериализации моделей. - Инициализация с сохраненными центроидами: Для изменения алгоритма K-Modes вы можете попробовать создать свою собственную версию модели, добавив функциональность для инициализации с предшествующими центроидами, если у вас есть опыт в работе с Python и библиотеками машинного обучения.
3. Переобучение на новых данных
Переобучение модели K-Modes на новых данных каждый день — разумный подход, если ваши данные динамичны. В этом контексте стоит учитывать несколько шагов:
- Сбор новых данных: Обеспечьте регулярный сбор новых данных. Это могут быть новые пользовательские данные, транзакции или результаты опросов.
- Проверка на обновление: Проверьте, насколько много новых данных накопилось, и требуется ли переобучение. Если новых данных слишком мало, переобучение может не иметь смысла.
- Использование предыдущего состояния: При наличии значительного количества новых данных попробуйте переобучить модель, используя ранее сохраненные центроиды как начальные точки.
4. Использование инструментов для онлайн-обучения
Рассматривая доступные варианты, стоит обратить внимание на библиотеку Creme, которая включает в себя реализацию кластеризации, включая K-Means. Хотя данная библиотека ориентирована на онлайн-обучение, важно учесть, что использование алгоритма Ллойда предполагает, что все данные должны быть доступны для прохода. Заключение: вы не получите истинно инкрементное обучение с использованием K-Modes, так как они требуют полного набора данных для корректной работы.
Заключение
Таким образом, чтобы эффективно переобучать модель K-Modes на ежедневной основе, вам необходимо:
- Сохранить и при необходимости переиспользовать предыдущие центроиды,
- Рассмотреть альтернативные реализации или модификации существующих библиотек, чтобы использовать функциональность инициализации модели,
- Оценить необходимость и объем новых данных перед переобучением.
Если у вас есть дополнительные вопросы, или требуется более детальная техническая реализация, не стесняйтесь обращаться за уточнениями!