如何使用 Weka 中的新训练数据更新训练模型 (weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron)？答案

【问题标题】：How do I update a trained model (weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron) with new training data in Weka?如何使用 Weka 中的新训练数据更新训练模型 (weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron)？
【发布时间】：2013-12-06 23:19:47
【问题描述】：

我想加载一个我之前训练过的模型，然后用新的训练数据更新这个模型。但我发现这项任务很难完成。

我从Weka Wiki那里了解到

实现 weka.classifiers.UpdateableClassifier 接口的分类器可以增量训练。

但是，我训练的回归模型使用的是 weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron 分类器，它没有实现 UpdateableClassifier。

然后我检查了 Weka API，结果发现没有回归分类器实现 UpdateableClassifier。

我的问题是：如何在 Weka 中训练回归模型，然后在加载模型后使用新的训练数据更新模型？
如果有人可以帮助我，那就太好了。

【问题讨论】：

标签： machine-learning neural-network data-mining weka regression

【解决方案1】：

Weka 中的SGD classifier 实现支持多种损失函数。其中有两个用于线性回归的损失函数，即。 Epsilon 不敏感和 Huber 损失函数。

因此，只要使用这两个损失函数中的任何一个来最小化训练误差，就可以使用经过 SGD 训练的线性回归。

【讨论】：

【解决方案2】：

我在 Weka 以及 scikit-learn 和 r 中都有一些数据挖掘经验，据我所知，weka 和 scikit-learn 中不存在可更新的回归模型。然而，一些 R 库确实支持更新回归模型（例如，看看这个线性回归模型：http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/update.html），所以如果您可以随意切换数据挖掘工具，这可能会对您有所帮助。

如果您需要坚持使用 Weka，恐怕您可能需要自己实现这样的模型，但由于我不是完整的 Weka 专家，请与 weka 列表中的人核实 (http://weka.wikispaces.com/Weka+Mailing+List) .

【讨论】：