

現在Pythonのsklearnを用いて、機械学習を行っています。  
モデルを作成し、そのモデルから予測をすることはできています。  
そこで質問なのですが、このモデルを再度学習したい場合そのモデルを用いて  
追加学習をすることはできるのでしょうか。  
もしくは、以前学習に使用したデータを用いなければならないのでしょうか。  
基本的な質問かもしれませんがよろしくお願いいたします。


CC BY-SA 4.0
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question
python scikit-learn
sklearnでのモデル再学習について


オンライン学習(またはインクリメンタル学習)と呼ばれる機能をscikit-learnのいくつかのモデルは実装しています。  
<https://scikit-learn.org/0.18/modules/scaling_strategies.html#incremental-
learning>

オンライン学習を使えば、その都度追加の学習データで追加学習をすることができます。

scikit-learnの分類モデルにおいて、オンライン学習をサポートしているアルゴリズムは以下です:

  * sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
  * sklearn.naive_bayes.BernoulliNB
  * sklearn.linear_model.Perceptron
  * sklearn.linear_model.SGDClassifier
  * sklearn.linear_model.PassiveAggressiveClassifier

追加学習するためには、fitメソッドを呼び出すのと同じ要領で `partial_fit` メソッドを呼び出してください。

オンライン学習をサポートしていない機械学習アルゴリズムの場合は、前回訓練に使ったデータに追加のデータを加えた一つの巨大な訓練データを使って、`fit`メソッドによって一から訓練し直すことになります。


CC BY-SA 4.0
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