random_forest_model.pklを読み込んで、逐次学習したい

2024年6月25日

scikit-learnのRandom Forestモデルでは、partial_fitメソッドが提供されていません。そのため、新しいデータを使って逐次学習を行う場合は、既存のモデルを保存して新しいデータを結合してから、再度トレーニングを行う必要があります。

以下は、joblibを使用してモデルを保存し、新しいデータが利用可能になるたびに逐次的にトレーニングする例です。

python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from scipy.sparse import hstack
import joblib

# 既存のモデルを読み込む
existing_model = joblib.load('path/to/your/random_forest_model.pkl')

# 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)])

# 既存のモデルと新しいデータで再度トレーニング
X_combined_all = hstack([X_combined_existing, X_combined_new])
y_all = pd.concat([y_existing, y_new_data])

# モデルの再トレーニング
existing_model.fit(X_combined_all, y_all)

# トレーニング後のモデルを保存
joblib.dump(existing_model, 'path/to/your/updated_random_forest_model.pkl')

このコードでは、新しいデータを既存のトレーニングデータに結合し、新しいモデルをトレーニングしています。その後、新しいモデルを保存しています。