Tôi đang làm việc trên một hệ thống phát hiện gian lận. Trong lĩnh vực này, các gian lận mới xuất hiện thường xuyên, do đó các tính năng mới phải được thêm vào mô hình trên cơ sở liên tục.
Tôi tự hỏi cách tốt nhất để xử lý nó (từ quan điểm quá trình phát triển) là gì? Chỉ cần thêm một tính năng mới vào vector tính năng và đào tạo lại trình phân loại dường như là một cách tiếp cận ngây thơ, bởi vì sẽ có quá nhiều thời gian dành cho việc học lại các tính năng cũ.
Tôi đang suy nghĩ về cách đào tạo một trình phân loại cho từng tính năng (hoặc một vài tính năng liên quan), sau đó kết hợp kết quả của các phân loại đó với một trình phân loại tổng thể. Có bất kỳ nhược điểm của phương pháp này? Làm thế nào tôi có thể chọn một thuật toán cho phân loại tổng thể?