Вопрос или проблема
Допустим, мы обучили регрессионную модель $M$ на фиксированном наборе $n$ признаков, $F_1,F_2,…,F_n$ на определенном наборе данных $G$. Теперь предположим, что после обучения модели для поднабора $H\subset G$ становятся доступными дополнительные признаки ($F_{n+1},…$).
Как лучше всего интегрировать эти признаки для улучшения предсказаний на поднаборе $H$?
Я могу подумать о нескольких возможных решениях:
- Обучить новую модель $N$ на наборе данных $G$, где новые признаки отсутствуют в $G \setminus H$. Это может быть полезно, когда $|H| \ll |G|$.
- Обучить новую модель $N$ на наборе данных $H$, игнорируя старую модель и (полезные) тренировочные данные $G \setminus H$.
- Обучить подмодель $M’$, используя $M$ в качестве отправной точки, на новых признаках ($F_{n+1},…$). Это имеет преимущество в том, что не выбрасывает полезное обучение, проведенное ранее.
Для меня последний вариант кажется лучшим решением. К сожалению, я не могу найти никаких литературы, которая бы занималась подобным. Зависит ли это от типа модели? Или лучше обучить новую модель?
Это обычно называется инкрементальным или онлайн машинным обучением.
Вопрос о том, стоит ли обучать новую модель или дополнить существующую модель, является эмпирическим. Это часто зависит от размера модели (дополнение требует меньших вычислительных ресурсов) и ценности новых данных (дополнение увеличивает вес новых данных, тогда как повторное обучение придает всем данным одинаковый вес).
Существует несколько способов интеграции новых признаков в существующую модель машинного обучения:
-
Обучить новую модель: Обучение новой модели с нуля на всем наборе данных (включая новые признаки) является одним из вариантов. Это может быть хорошим выбором, если новые признаки сильно отличаются от старых и вы хотите начать с чистого листа.
-
Тонкая настройка существующей модели: Вы можете тонко настроить существующую модель, добавив новые признаки к входным данным и переобучив модель на расширенном наборе данных. Это может быть хорошим вариантом, если новые признаки связаны со старыми и вы хотите сохранить знания, которые уже приобрела существующая модель.
-
Обучить подмодель: Вы можете обучить подмодель на новых признаках, а затем объединить её с существующей моделью. Это может быть хорошим вариантом, если новые признаки связаны со старыми и вы хотите сохранить знания, которые уже приобрела существующая модель, но также хотите, чтобы подмодель специализировалась на новых признаках.
Какой подход будет лучшим, зависит от специфики вашей проблемы и характеристик новых признаков. В целом, обычно лучше попробовать несколько различных подходов и посмотреть, какой из них работает лучше всего для вашей задачи.
Ответ или решение
Вопрос о том, как интегрировать новые функции в существующую модель машинного обучения, требует внимательного подхода и анализа различных вариантов. Рассмотрим несколько стратегий, которые можно использовать для оптимизации предсказаний на подмножестве данных \( H \), где появились новые функции \( F_{n+1}, \ldots \).
### 1. Обучение новой модели
Первый подход заключается в обучении новой модели \( N \) на полном наборе данных \( G \), включая новые функции. Этот метод может быть полезен, если новые функции существенно отличаются от старых и необходимо задать модели «чистый» файл. Однако этот вариант может быть вычислительно затратным, особенно если размер набора данных велик.
### 2. Дополнительная дообучение существующей модели
Другим возможным решением является дообучение существующей модели \( M \) с добавлением новых функций к входным данным и повторным обучением модели на расширенном наборе данных. Это может быть хорошим выбором, если новые функции связаны со старыми и вы хотите сохранить знания, которые уже были усвоены моделью. Важно учитывать, что это потребует некоторой корректировки, чтобы избежать переобучения.
### 3. Обучение подмодели
Также можно рассмотреть вариант обучения подмодели \( M’ \) на новых функциях, используя существующую модель \( M \) в качестве отправной точки. Эта методика позволяет сохранить полезные знания, полученные ранее, и одновременно позволяет подмодели специализированно обучаться на новых данных.
### 4. Инкрементальное обучение
Существует также понятие инкрементального обучения, при котором модель адаптируется к новым данным по мере их поступления, не игнорируя старую информацию. Однако этот подход также зависит от типа модели. Например, некоторые алгоритмы, такие как нейронные сети или градиентные бустинговые машины, могут поддерживать инкрементальное обучение, в то время как другие не обладают такой гибкостью.
### Выбор наилучшего подхода
Определение наиболее подходящего метода во многом зависит от специфики задачи и характеристик новых функций. Рекомендуется протестировать разные подходы для оценки их эффективности в вашем конкретном случае.
### Заключение
Каждый из перечисленных методов имеет свои преимущества и недостатки. Важно учитывать следующие аспекты:
– Размер набора подряд обучаемых данных.
– Связь между новыми и старыми функциями.
– Вычислительные ресурсы, доступные для обучения модели.
– Потребность в сохранении знания, уже полученного моделью.
Эмпирическим путем можно определить, какой из методов будет работать лучше, изучая влияние новых функций на точность модели. Начинайте с небольших экспериментов для анализа производительности и выбирайте наиболее успешные стратегии для интеграции новых функций.