まったく同じデータで再トレーニングしたらどうなる
まったく同じデータで再トレーニングした場合、通常のRandom Forestなどのアルゴリズムでは、モデルの変化はほとんどないか、変化があっても微細なものになります。これは、Random Forestが決定木のアンサンブルで構成され、それぞれの木がランダムなサブセットのデータでトレーニングされるためです。
一般的に、同じデータで再トレーニングすることは、モデルの性能向上には寄与しません。実際、完全に同じデータで再トレーニングすると、モデルは既存の状態を維持するか、微細な変更があるかもしれませんが、劇的な変化は期待されません。
モデルの改善を目指す場合、新しいデータを導入してトレーニングデータセットを多様化させ、モデルが新しいパターンやトレンドを学ぶことが重要です。同じデータで再トレーニングするよりも、新しいデータを継続的に収集し、モデルを更新する方が良いでしょう。