Существует ли пакет, который позволяет обновлять регрессию logisti c новыми данными, без повторной переподготовки модели по всем точкам данных?
, т.е., скажем, я установил модель glm(y~., data=X). Затем через некоторое время я получаю больше данных (больше строк) Y. Мне нужна модель, которая тренируется на rbind(X,Y). Но вместо переобучения модели в этом новом комбинированном наборе данных было бы хорошо, если бы модель могла просто обновить себя, используя Y (либо с помощью байесовского, либо частотного метода).
Причина, по которой я ищу Метод обновления заключается в том, что со временем набор данных станет огромным, поэтому метод переобучения станет невозможным в вычислительном отношении.