我有600万大小的数据集，我考虑500万作为列车数据集，100万作为测试数据集。
我想再次将训练集拆分为五百万个数据集。最初，我想用第一个一百万个数据集来构建我的模型，最重要的是，我想再用剩下的四组训练数据来重新训练我的模型。简单地说，我想以分段的方式训练我的模型，而不是一次给出整个训练数据集。有可能吗？如果可能的话，我必须使用什么API我如何使用weka库做到这一点？
以下是我想在代码中使用的API。
我将使用buildClassifier(Instances-intances)进行初始模型构建。那么，对于剩下的四组数据，我可以一次又一次地调用buildClassifier()吗？它是在重新训练我的模特吗？还是每次都用新的数据集构建新的模型？如果可能的话，我该如何编码？
如果buildClassifier()无法实现上述情况，我想使用updateClassifier，它一次只获取一个实例，但我不想以顺序的方式重新训练我的模型。我想在小批量模式下重新训练(一次给出一组实例)。我怎么能用weka做到这一点？或者是否有其他java API需要一组实例来更新weka库中的分类器？
buildClassifier构建一个新的分类器，它不会更新当前的分类器。