我在R语言的caret包中有一个集成算法，运行良好，但我希望能够考虑到新的传入数据。我希望避免重新学习算法，因为这需要处理所有新旧数据。

library(caret)data <- irismodel <- train(Species ~.,data=data[1:145,],method="rf",trControl=trainControl(method="boot",number=10))## 现在假设我们在完成模型后获得了data[146,1:4]，## 经过一段时间后我们得知了正确的输出结果。我希望将这些## 知识纳入现有算法中。# 我希望避免以下调用，因为它耗时过长；train(Species ~.,data=data[1:146,],method="rf",trControl=trainControl(method="boot",number=10))

我正在寻找类似于Python中SGDClassifier的partial_fit功能，或者其他任何建议。

谢谢。

编辑：我尝试应用答案中的帮助，得到了以下结果：

library(caret)data <- irismodel <- train(Species ~.,data=data[1:120,],method="rf",trControl=trainControl(method="boot",number=10))a <- (predict(model,newdata=data[121:150,1:4])==data[121:150,5])print(a)previousModel <- model  # 加载之前保存的模型对象previousModel$trainingData <- data # 更改训练数据为新数据newModel <- update(object = previousModel,forceRefit=T)b <- (predict(newModel,newdata=data[121:150,1:4])==data[121:150,5])all(a==b) [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE[13]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE[25]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE### 预测结果不完美[1] TRUE # 在包含新数据后，没有变化...为什么？

回答：

我认为只有一种更新训练参数的函数：

previousModel <- readRDS("....xxx.rds")  # 加载之前保存的模型对象previousModel$trainingData <- trainData # 更改训练数据为新数据newModel <- update(object = previousModel)

关于基于新训练数据的更新，我找到了一个问题和修复，通过train.update中的forceRefit选项，即使训练参数没有变化，模型也会被更新（代码可以在这里看到这里）。

希望这对你有所帮助，你可以从这里继续进行。