Предположим, у нас есть следующие особенности, на которых обучается модель классификации (Нейронная сеть), чтобы предсказать, будет ли покупатель покупать молоко или нет (0: не купит, 1: купит) каждую неделю (n):
Feature1 Feature2 Feature3 Feature4
Теперь, после каждой недели, мы хотим обновлять данные для модели, добавляя, покупал ли клиент молоко на предыдущей неделе или нет (n-1).
Без использования временных рядовКак мы можем обновлять эту информацию в нашей уже обученной модели каждую неделю?
- Можем ли мы добавлять новые функции feature5, feature6 ... и т. д. каждую неделю, без модели обучения для целых данных, что-то вродетрансферное обучение?
Как мы можем лучше всего решить эту проблему?