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你好,
我用1000个抽样数据建立了一个情感分析模型。
现在，我有额外的1000个样本，我想更新模型。
我知道我可以输入这2000条样本记录并再次训练模型。
然而，这样做是没有效率的。
有没有办法通过新的采样来更新训练好的模型?
谢谢!
嗨@ang30，
我提出以下建议:
这个新流程是否更有效率?
问候,
莱昂内尔
哈-已经使用RapidMiner五年了，从来没有见过“更新模型”。谢谢你！@lionelderkrikor．每天学点东西!
斯科特
不客气@sgenzer．碰巧的是:我昨天发现了这个操作符.......
需要注意的是，只有当模型生成可以更新时，它才会起作用。深度学习算法是不可更新的，而朴素贝叶斯是。
没错，理论上这是一个不错的选择，但不幸的是，大多数流行的算法都不能使用它:决策树(及其变体)、线性和逻辑回归、神经网络、支持向量机、k-NN等都是不可更新的。事实上，朴素贝叶斯是我能想到的唯一常见的一种!
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答案
嗨@ang30，
我提出以下建议:
这个新流程是否更有效率?
问候,
莱昂内尔
哈-已经使用RapidMiner五年了，从来没有见过“更新模型”。谢谢你！@lionelderkrikor．每天学点东西!
斯科特
你好,
不客气@sgenzer．碰巧的是:我昨天发现了这个操作符.......
问候,
莱昂内尔
需要注意的是，只有当模型生成可以更新时，它才会起作用。深度学习算法是不可更新的，而朴素贝叶斯是。
没错，理论上这是一个不错的选择，但不幸的是，大多数流行的算法都不能使用它:决策树(及其变体)、线性和逻辑回归、神经网络、支持向量机、k-NN等都是不可更新的。事实上，朴素贝叶斯是我能想到的唯一常见的一种!
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