2014-01-06 5 views
0

데이터 예측을 위해 임의 포리스트를 사용하며 전체 기록 데이터에서 모델을 주기적으로 다시 교육하는 대신 새 데이터 만 사용하여 교육 된 모델을 지속적으로 업데이트하려고합니다. RF가 업데이트 가능하도록 만들어지지 않았지만 나에게 솔기가?니까?업데이트 할 수있는 임의 포리스트

나는 Weka의 RF를 사용하지만 다른 솔루션에 대한 이론적 인 솔루션이나 경험은 큰 도움이 될 수 있습니다. 고마워요

답변

0

Weka의 RF는 실제로 동적 재 훈련 옵션이 없지만이 옵션이있는 다른 알고리즘 (원본 RF 변형)이 있습니다. 이것은 하나의 예입니다. http://www.ymer.org/amir/software/online-random-forests/

+0

답장을 보내 주셔서 감사합니다. – doxav

+0

Amir의 온라인 RF를 이미 사용해 보셨습니까? 분류 성능면에서 weka 오프라인 RF와 어떻게 비교합니까? – doxav

+0

@ doxav 시도해 보셨습니까? 필자의 경우에는 약 140 만 건의 인스턴스 (데이터 행)와 csv 파일의 57 가지 기능이 있습니다. 이 온라인 임의의 숲을 개인적으로 테스트하고 성능을 평가 했습니까? 나는 weka의 무작위 포리스트를 사용하여 약 1 시간 반 동안 걸린 배 1 (십진 배 교차 검증 중) 모델을 만들었습니다. 그래서 나는 이것을 java로 포팅하는 것에 매우 열중하고 (성능이 향상 될 수 있는지 궁금해하는) 내 테스트를 신속하게 수행한다. –

관련 문제