Использование RapidMiner для обучения модели из нескольких файлов

Question

Я работаю над некоторым проектом и мне нужно обучать мою модель с использованием файлов данных. Проблема в том, что размер файла данных, который будет использоваться для обучения модели, - 10 концертов. Таким образом, я не могу сразу импортировать данные. Альтернатива заключается в том, чтобы обрезать данные и использовать только 5% данных обучения. Но я мог бы потерять некоторую информацию. Мой вопрос: «Можно ли обучать модель, разбивая файл на несколько файлов?»

Answer 1

Возможно использование оператора Update Model для обновления ранее созданной модели с новыми примерами данных набора. Не все модельные операторы могут использоваться таким образом, Naive Bayes и k-NN работают так же, как W-IBk Weka.

Можно было бы создать процесс в RapidMiner, чтобы разделить файлы на более мелкие куски, прочитать их один за другим и создать модель из них.