점진적학습(또는온라인학습)에는데이터스트림에서들어오는데이터처리가포함되는데,예측변수의분포,목적함수의여러특성,심지어관측값에레이블이지정되었는지여부에대한정보가거의또는전혀제공되지않을수있습니다。점진적학습문제는레이블이지정된데이터가충분히있어서이를사용해모델에피팅하고,교차검증을수행하여하이퍼파라미터를조정하고,예측변수분포특징을추론하는기존의머신러닝방법과대조됩니다。

점진적학습에는점진적모델로구성된모델이필요합니다。incrementalClassificationLinear와같은객체를호출하여사용자가직접점진적모델을만들어구성할수도있고incrementalLearner를사용하여전통적으로훈련된지원모델을점진적학습기로변환할수도있습니다。모델을구성하고데이터스트림을설정한후에는들어오는데이터청크에대해점진적모델을피팅하고모델의예측성능을추적할수있으며이두작업을동시에수행할수도있습니다。

자세한내용은增量学习概述항목을참조하십시오。