Здравствуйте. Допустим, есть выборка из 1000 предикторов, в начале хочу пообучать модель на 500, а потом продолжить обучать ещё на 500. Как это сделать? Идея в том, что в начале хочу использовать предикторы равномерно распределенные по выборке, а потом уже более уникальные.
Технически это сделать можно: сначала обучается модель на первой половине фичей, потом при помощи нее делается предсказание для всей выборки, оно кладется в baseline, и новое обучение делается из бейзлайна (примеры см в документации). Но работать будет скорее всего хуже, чем если на всем обучиться.