Python sklearn SGDClassizer，在没有匹配项时生成标签？

我正在使用sklearn SGDClassizer预测我的数据集。 我的文本不应该被分类在任何标签/类别中，但我很惊讶，如果我将测试数据作为“kjhd askdhajksdh asd askh”，它仍然被分类到给定的类别之一

我也研究过概率，但对于这篇垃圾文本，仍然有一个有价值的概率

---

我的问题是，对于这种情况，分类器是否可以返回“未找到匹配项”等信息？

否。分类器将以最高的概率对训练中某个标签的任何输入进行分类，无论这些概率有多小

可以使用设置标签的阈值。 比如：

threshold = 0.25
if confidence_score < threshold:
    print("No match found")

阈值=0.25
如果置信度得分<阈值：
打印（“未找到匹配项”）