tree
[[XGBoost]] 支持两种方式
- 把原来的模型作为新的训练的初始模型
- 无法解决在新数据上训练后对老数据的遗忘问题
tests/python/test_training_continuation.py
process_type: update- refresh
- prune
- 当前迭代树的基础上增加新树，原树不变
- 当前迭代树结构不变，重新计算叶节点权重，同时也可增加新树
- train 中设置参数
keep_training_booster=rue，init_model为上一轮的结果
Ref