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Aprendizaje incremental

Ajuste un modelo de clasificación a los datos de transmisión y supervise su rendimiento

El aprendizaje incremental, o aprendizaje online, implica el procesamiento de datos entrantes procedentes de una transmisión de datos, posiblemente con poco o sin conocimiento alguno de la distribución de las variables predictoras, los aspectos de la función objetivo y si las observaciones están etiquetadas. Los problemas del aprendizaje incremental contrastan con los métodos de machine learning tradicionales, en los que se dispone de suficientes datos etiquetados para ajustarse a un modelo, realizar una validación cruzada para ajustar los hiperparámetros e inferir las características de la distribución de los predictores.

El aprendizaje incremental exige que se configure un modelo incremental. Puede crear y configurar un modelo incremental de manera directa llamando a un objeto, por ejemplo, incrementalClassificationLinear, o convertir un modelo compatible entrenado por los medios tradicionales en un aprendiz incremental mediante incrementalLearner. Después de configurar un modelo y definir una secuencia de datos, puede ajustar el modelo incremental a los fragmentos de datos entrantes, supervisar la capacidad predictiva del modelo o realizar ambas acciones de manera simultánea.

Para obtener más información, consulte Incremental Learning Overview.

Funciones

expandir todo

Modelo de clasificación lineal binaria

incrementalLearnerConvert binary classification support vector machine (SVM) model to incremental learner
incrementalLearnerConvert linear model for binary classification to incremental learner

Modelo Naive Bayes

incrementalLearnerConvert naive Bayes classification model to incremental learner

Modelo de clasificación lineal binaria

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

Modelo Naive Bayes

fitTrain naive Bayes classification model for incremental learning
updateMetricsUpdate performance metrics in naive Bayes classification model for incremental learning given new data
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in naive Bayes classification model for incremental learning given new data and train model

Modelo de clasificación lineal binaria

predictPredict responses for new observations from linear model for incremental learning
lossLoss of linear model for incremental learning on batch of data

Modelo Naive Bayes

predictPredict responses for new observations from naive Bayes classification model for incremental learning
lossLoss of naive Bayes classification model for incremental learning on batch of data
logpLog unconditional probability density of naive Bayes classification model for incremental learning

Objetos

incrementalClassificationLinearBinary classification linear model for incremental learning
incrementalClassificationNaiveBayesNaive Bayes classification model for incremental learning

Temas

Incremental Learning Overview

Discover fundamental concepts about incremental learning, including incremental learning objects, functions, and workflows.

Configure Incremental Learning Model

Prepare an incremental learning model for incremental performance evaluation and training on a data stream.

Implement Incremental Learning for Classification Using Succinct Workflow

Use the succinct workflow to implement incremental learning for binary classification with prequential evaluation.

Implement Incremental Learning for Classification Using Flexible Workflow

Use the flexible workflow to implement incremental learning for binary classification with prequential evaluation.

Initialize Incremental Learning Model from Logistic Regression Model Trained in Classification Learner

Train a logistic regression model using the Classification Learner app, and then initialize an incremental model for binary classification using the estimated coefficients.

Perform Conditional Training During Incremental Learning

Use the flexible workflow to implement conditional training during incremental learning with a naive Bayes multiclass classification model.