Rで古いモデル+新しいデータチャンクを使ってモデルを再学習する方法は？

Question

私は現在ソーシャルネットワークの信頼予測に取り組んでいます。私はこの問題をデータストリームとしてモデル化しているのは明らかです。私がしたいのは、古いモデル+新しいチャンクのデータストリームを使って私の訓練されたモデルを「更新」することです。 SVM、NB（e1071実装）、ニューラルネットワーク（nnet）、C5.0デシジョンツリーが私が使用している分類子です。

Sidenote：私はtrainMOA関数で "model"引数を定義することでRMOAパッケージを使用することが可能であることを知っていますが、私がそれらの分類器の実装で使うことはできません。

Answer 1

奇妙なSOのルールによれば、コメントとして投稿することはできません。
モデルを訓練する際に分類器には完全なデータセットが必要です。新しいデータが入ったときは、それを前のデータと組み合わせてモデルを再学習する必要があります。あなたが探しているのはonline machine learningです。非常に一般的な実装の1つはVowpal Wabbitであり、Rへのバインドもあります。