获得新数据后的机器学习模式再培训

Question

我已经用Python中的机器学习模型训练了一个预测每天销售物品的模型，比如每日汽车销售。现在我得到了新的时间真实数据(时间序列数据)。我想重新训练我的模式。有一些问题：

1. 我应该使用多少数据再培训模型，即数据的时间范围，或者什么时候应该重新培训我的模型。例如，使用新的一天或一周等数据对模型进行再培训。
2. 如果我想使用新的数据进行再培训，新数据的条件是什么？
3. 如何评价新训练模型的稳定性，以及如何对新模型进行异常预测。

Answer 1

一旦你训练了你的模型，你就有了一定的准确性。

当精度降到某一阈值以下时，你应该重新训练你的模型。

另一种方法是使用贝叶斯模型，在该模型中，您将使用每个新的观察更新模型。

我建议调查一下pymc3 3‘S例子