Вопрос или проблема
Я обучил свою модель с помощью RandomForestRegressor(), но теперь мои данные для обучения обновляются постоянно. Так что мне нужно обучить свою модель на всем наборе данных для обучения, то есть на старых и новых данных, или я могу непосредственно обучить свою модель только на новых данных? Но если я обучу модель только на новых данных, сохранит ли она шаблон существующих данных или нет?
Вам точно нужно убедиться, что ваша окончательная модель увидела все исторические данные для обучения какое-то время.
Единственный вариант, который у вас есть, это переобучить вашу модель (и не все алгоритмы обучения это принимают) в формате инкрементального обучения, где уже обученная модель обновляется за счет нового входящего потока данных (например, используется в онлайн-обучении), но это не означает, что нужно полностью переобучить вашу модель только на новых данных. Если вам это нужно, ознакомьтесь с этим: https://scikit-learn.org/0.15/modules/scaling_strategies.html#incremental-learning, где деревья решений фактически не включены для инкрементального обучения.
В вашем случае я рекомендую вам (если вы можете справиться с затратами на производительность) переобучить на всех доступных вам данных.
Ответ или решение
Ретренировка модели: Как обновлять модель с новыми данными
Обновление модели машинного обучения — это важный аспект поддержания ее эффективности в условиях постоянно изменяющихся данных. Ваша ситуация с использованием RandomForestRegressor() для предсказаний и наличием новых данных требует внимательного рассмотрения. В данной статье мы рассмотрим ключевые моменты, связанные с ретренировкой модели, что поможет вам принять обоснованное решение.
1. Потребность в исторических данных
Поскольку вы упомянули, что ваши тренировочные данные обновляются постоянно, важно помнить, что модель должна иметь возможность извлекать информацию не только из новых данных, но и из уже имеющихся данных. Это связано с тем, что модель должна учитывать предыдущие паттерны и зависимости, которые могут больше не появиться в новой информации, но все же имеют значение для производительности модели.
2. Полная или частичная ретренировка
Полная ретренировка заключается в том, чтобы переобучить модель на всем наборе данных — как старых, так и новых. Это обеспечивает наилучшее сохранение паттернов, выявленных в исторических данных, и позволяет модели использовать весь доступный контекст. Однако, этот метод может быть ресурсоемким и займет больше времени.
Частичная ретренировка, с другой стороны, предполагает обновление модели только на новых данных. Это может сэкономить время и вычислительные ресурсы, но существует риск, что модель может утратить значимость связанных секторов из предыдущих данных. Если паттерны в старых данных отличаются от новых, это может привести к снижению точности предсказаний.
3. Инкрементальное обучение
Инкрементальное обучение — это метод, который может быть полезен для вашей ситуации. Он позволяет обновлять уже натренированную модель новыми данными, не прибегая к полной переобучке. Однако, важно отметить, что не все алгоритмы машинного обучения поддерживают этот подход. В частности, деревья решений, на которых основан RandomForestRegressor, не поддерживают инкрементальное обучение прямо. В этом отношении вы можете рассмотреть альтернативные алгоритмы, такие как SGDRegressor или PassiveAggressiveRegressor, которые более адаптивны к инкрементальному подходу.
4. Рекомендации
С учетом вышеизложенного, если у вас есть возможность выделить ресурсы на полное переобучение модели, рекомендуется следовать этому пути. Данный подход гарантирует, что ваша модель учитывает все паттерны данных в течение времени.
Если же ресурсы ограничены, можно рассмотреть периодическую полную ретренировку, например, раз в месяц или квартал, в зависимости от объема данных и темпов их изменения. Это обеспечит вашу модель актуальными данными и предотвратит деградацию ее предсказаний.
Заключение
Ретренировка модели — это критически важный процесс в области машинного обучения, который требует взвешенного подхода. Полная ретренировка модели на всех доступных данных, безусловно, наиболее надежный способ обеспечить высокую степень аккуратности предсказаний. Инкрементальное обучение, хотя и нетипично для RandomForestRegressor, также может быть вариантом при использовании других методов. В конечном счете, выбор стратегии будет зависеть от ваших ресурсов и специфики задач, с которыми сталкивается ваша команда.