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lightgbmの再学習について

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3naoki

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学習済みモデルに対して、新たに取得したデータを再度学習させ更新したいと考えております。
以下のリンクを参考にLightGBMの再学習器を作成し再学習させたところ、サーバーが落ちてしまいました。
少し調べたところ、再学習時のtraining dataにもとの学習データと新たに取得したデータを入れ再学習を行っているものを見つけ、実行したところ正常に結果が返ってきました。
ただ、再学習モデルなので、学習済みデータを再度学習させてしまうと問題のためご存知の方いらしましたら、LightGBMの書き方として再学習時も、もとの学習データを含めるのか、サーバー落ちには別に問題があり、再学習時は新たに取得したデータのみで行うか教えて頂きたいです。
※サーバー側の問題は0と考えて頂いて大丈夫です。

参考サイト:Github_LightGBM

train_data = lgb.Dataset(
    train_X,
    label=train_Y,
    categorical_feature='auto'
  )
avg_best_num_boost_round=100
params = {
    'task': 'train',
    'objective': 'regression',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'metric': 'rmse',
    'num_leaves': 8,
    'max_depth': 8,
    'min_data_in_leaf': 5,
    'learning_rate': 0.01,
    'random_state':random_state,
    'n_jobs': n_jobs,
    'save_binary':True,
  }
gbm = lgb.train(
  params, 
  train_data, 
  num_boost_round=avg_best_num_boost_round, 
  init_model=model_name, 
)
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