Machine learning 向SGDClassizer添加新类？
我目前正在使用Machine learning 向SGDClassizer添加新类？,machine-learning,scikit-learn,Machine Learning,Scikit Learn,我目前正在使用partial_fitwith来拟合模型，以预测图像上的哈希标记 我遇到的问题是SGDClassizer需要预先指定类。这可以离线适应模型，但我想在观察新的hashtag时在线添加新类。目前，我需要从头开始重新培训一个新模型，以适应新的课程 有没有一种方法可以让SGDClassizer接受新的类而不必重新训练新的模型？或者我最好为每个标签训练一个单独的二进制SGDClassizer 谢谢，Hashtags通常只是标签，因此一个对象可以有很多标签。在这样的设置中，没有多类场景——每个
partial_fit类。这可以离线适应模型，但我想在观察新的hashtag时在线添加新类。目前，我需要从头开始重新培训一个新模型，以适应新的课程
有没有一种方法可以让SGDClassizer接受新的类而不必重新训练新的模型？或者我最好为每个标签训练一个单独的二进制SGDClassizer
谢谢，Hashtags通常只是标签，因此一个对象可以有很多标签。在这样的设置中，没有多类场景——每个标记应该只有一个SGD二进制分类器。考虑到标签之间的推理，您显然可以适应更复杂的模型，但SGD并没有这样做，因此在提供的设置中使用它并没有比只使用N个不同的分类器更有意义