重新训练 KNN 分类模型 (scikit)

Question

我在多个图像上训练了 knn 分类器并保存了模型。我正在获取一些新图像来训练。我不想重新训练已经存在的模型。

如何将新训练的模型添加到现有保存的模型中？

有人可以指导这是否可能或有任何描述相同内容的文章吗？

谢谢你，

Answer 1

在 Scikit-learn 中，一些算法可以做到

partial_fil

但 KNN 实现不能。

最好看看Milvus向量引擎数据库，用于增量 KNN 以及 ANN（近似最近邻）方法以实现更快的搜索

Answer 2

如果 model_save_path 我面临的问题： 打开（model_save_path，'wb'）作为f： pickle.dump(knn_clf, f) 这是为了对最新数据（图像文件夹）进行训练，训练时间不断增加。如何解决这个问题？请推荐我。

Answer 3

你可以使用pickle来做到这一点。

import pickle

# save the model to disk
filename = 'finalized_model.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))


# load the model from disk
loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))

欲了解更多详情，您可以参考这篇博客文章