既存のモデルに対して、追加トレーニングとかできるの？

2024年6月25日

はい、既存のモデルに新しいデータを追加してトレーニングすることは可能です。これを「オンライン学習」または「逐次学習」と呼びます。オンライン学習では、新しいデータが利用可能になるたびに、モデルは逐次的に更新されます。

scikit-learnでは、partial_fitメソッドを使用してオンライン学習を行うことができます。以下は簡単な例です：

python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from scipy.sparse import hstack

# 既存のモデルを読み込む
existing_model = RandomForestRegressor(n_estimators=500, random_state=100)
existing_model.fit(X_train_existing, y_train_existing)

# 新しいデータを取得
new_data = pd.read_csv('path/to/your/new_data.csv')

# 新しいデータから特徴量を抽出する
X_new_product_name = new_data['product_name']
X_new_cost = new_data['cost']
X_new_maker_number = new_data['product_maker_number']
X_new_maker_code = new_data['maker_code']
X_new_supplier_code = new_data['supplier_number']

# 新しいデータから特徴量を抽出する際に使用するCountVectorizerオブジェクトは、トレーニングデータから取得したオブジェクトを再利用する
test_vectorized = vectorizer.transform(X_new_product_name)
test_vectorized = vectorizer.transform(X_new_maker_number)

# 数値データとその他の特徴量を結合する
X_combined_new = hstack([test_vectorized,
                         X_new_cost.values.reshape(-1, 1),
                         X_new_maker_code.values.reshape(-1, 1),
                         X_new_supplier_code.values.reshape(-1, 1)])

# 既存のモデルに追加トレーニング
existing_model.partial_fit(X_combined_new, y_new_data)

この例では、既存のモデルをpartial_fitメソッドを使って新しいデータで更新しています。新しいデータが利用可能になるたびにこれを繰り返すことで、モデルは逐次的に学習を行います。