我目前正在将partial_fit与SGDClassifier一起使用，以拟合模型来预测图像上的主题标签。
我遇到的问题是SGDClassifier需要预先指定classes。离线适合模型是可以的，但我想在观察新的主题标签时在线添加新类。目前，我需要从头开始重新训练一个新模型以适应新类。
有没有办法让SGDClassifier接受新类而不必重新训练新模型？或者我最好为每个主题标签训练一个单独的二进制 SGDClassifier？
谢谢
主题标签通常只是标签，因此一个对象可以有很多标签。在这样的设置中，没有多类方案 - 每个标签应该只有一个 SGD 二进制分类器。考虑到标签之间的推理，您显然可以拟合更复杂的模型，但 SGD 并非如此，因此在提供的设置中使用它并不比仅仅拥有 N 个不同的分类器更有意义。