ignite：如何使用新数据点更新经过训练的决策树模型答案

【问题标题】：ignite: how to update trained model of decision tree with new data pointsignite：如何使用新数据点更新经过训练的决策树模型
【发布时间】：2019-02-20 19:53:50
【问题描述】：

通过以下方式，我尝试使用新数据点更新预训练的决策树模型，但我得到了一个新模型，它看起来完全像是一个建立在新数据点上的模型，而不是经过训练的组合版本模型加上新的数据点？

我错过了什么吗？

// setup trainer
DecisionTreeClassificationTrainer trainer =
    new DecisionTreeClassificationTrainer(maxDepth, minImpurity);

DatasetBuilder<Integer, double[]> datasetBuilder = new CacheBasedDatasetBuilder<>(ignite, dataCache);

Model mdl = trainer.updateModel(
    (DecisionTreeNode) prevMdl,
    datasetBuilder,
    featureExtractor,
    labelExtractor
);

return mdl;

}

【问题讨论】：

标签： machine-learning ignite

【解决方案1】：

目前，ML 模块不支持更新决策树。树结构中的问题，我们在模型更新期间没有提出删除分支的好方法。

模型更新适用于其他非基于树的算法。

【讨论】：

明白，谢谢。我可以期待在下一版本的 ignite 中实现更新吗？
目前，我正在通过结合新旧数据重新构建我的模型。