Machine learning 如何在机器学习模型中包含可变属性？

如果某些属性随时间变化，可以使用什么机器学习技术来创建模型？例如，预测一家酒店的价格取决于该城市的游客数量，这取决于时间，也就是说，它会不时变化

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另外，如果我们有一个关于一些静态数据的良好训练模型，那么如果一些数据发生变化，除了重新训练完整数据的模型外，还有什么方法可以更新模型？

关于第一个问题，我只想添加一个表示时间的特性。例如，hotel X将出现在少数几个数据记录中，每个数据记录的月份值不同。8月份的数据点的价格可能高于12月份的数据点。这样，模型将考虑一年中的时间

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关于第二个问题，除非您使用强化学习/在线学习（用于从即将到来的样本序列中训练模型），否则我看不到一种方法可以在不让训练重新建模的情况下更改数据。

非常感谢您的回答。你能给我提供一些关于强化/在线学习的更多见解吗？