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增量学习

将线性回归模型与流化数据进行拟合,并跟踪其性能。

增量学习(或在线学习)需要处理来自数据流的传入数据,且可能对预测变量的分布、目标函数的各个方面,以及观测值是否带标签等知识都知之甚少或完全不了解。增量学习问题与传统的机器学习方法形成对比,在传统的机器学习方法中,有足够的带标签数据可用于模型拟合、执行交叉验证以调整超参数并推断预测变量分布特性。

增量学习需要经过配置的增量模型。您可以通过调用一个对象(例如 incrementalRegressionLinear)直接创建和配置增量模型,也可以使用 incrementalLearner 将受支持的以传统方式训练的模型转换为增量学习器。在配置模型并设置数据流后,您可以将增量模型与传入的数据块进行拟合,跟踪该模型的预测性能,或同时执行这两项操作。

有关详细信息,请参阅Incremental Learning Overview

您还能够以增量方式监控概念数据中的漂移,例如回归损失。首先,您需要使用 incrementalConceptDriftDetector 配置漂移检测器。在建立数据流后,您可以更新漂移检测器并使用 detectdrift 检查任何漂移。有关详细信息,请参阅参考页。

函数

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核回归模型

incrementalLearnerConvert kernel regression model to incremental learner

线性回归模型

incrementalLearnerConvert support vector machine (SVM) regression model to incremental learner
incrementalLearnerConvert linear regression model to incremental learner

核回归模型

fitTrain kernel model for incremental learning
updateMetricsUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data and train model

线性回归模型

fitTrain linear model for incremental learning
updateMetricsUpdate performance metrics in linear incremental learning model given new data
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in linear incremental learning model given new data and train model

核回归模型

predictPredict responses for new observations from kernel incremental learning model
lossLoss of kernel incremental learning model on batch of data
perObservationLossPer observation regression error of model for incremental learning
resetReset incremental regression model

线性回归模型

predictPredict responses for new observations from linear incremental learning model
lossLoss of linear incremental learning model on batch of data
perObservationLossPer observation regression error of model for incremental learning
resetReset incremental regression model
incrementalConceptDriftDetectorInstantiate incremental concept drift detector
detectdriftUpdate drift detector states and drift status with new data
resetReset incremental concept drift detector

对象

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incrementalRegressionKernelKernel regression model for incremental learning
incrementalRegressionLinearLinear regression model for incremental learning
DriftDetectionMethodIncremental drift detector that utilizes Drift Detection Method (DDM)
HoeffdingDriftDetectionMethodIncremental concept drift detector that utilizes Hoeffding's Bounds Drift Detection Method (HDDM)

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