1. 主动训练

在主动训练中，算法会主动尝试确定条件的变化，并通过相应地修改预测器模型来做出反应。例如，逐个的对炮进行预测，当此炮预测错了就添加到训练集中训练一个新模型。（监督学习时，注意训练样本均衡；异常检测模型，仅将预测错的正常炮添加到训练集中）

2. 被动训练

独立于系统变化的检测，定期更新模型。逐个训练，不管错没错，依次添加已预测的炮到训练集中。

注意

合理对训练集中老旧的历史数据舍弃

防止间隔时间太大，放电参数改变太大，老旧炮的数据对预测器预测当前炮有影响。 防止训练集过大，训练时间过长。

探究

对于集成学习，能否能否提出多个决策函数，训练预测时动态更新。

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