我目前正在研究社交网络中的信任预测——出于显而易见的原因，我将这个问题建模为数据流。我想做的是使用旧模型+新的数据流块来"更新"我的训练模型。我使用的分类器是SVM, NB (e1071实现)，神经网络(nnet)和C5.0决策树。
附注:我知道这个解决方案是可能的使用RMOA包定义"模型"参数在trainMOA函数，但我不认为我可以使用它与那些分类器实现(如果我错了，请纠正我)。
根据奇怪的SO规则，我不能发表评论，就这样吧。
您所列出的分类器在训练模型时需要完整的数据集，因此每当有新数据进来时，您应该将其与以前的数据结合起来并重新训练模型。你要找的可能是在线机器学习。其中一个非常流行的实现是wwpal rabbit，它也有r的绑定。