Добавление новых классов в SGDClassifier?

Question

В настоящее время я использую partial_fit с SGDClassifier, чтобы соответствовать модели предсказания хэштегов на изображениях.

Проблема, с которой я столкнулась, заключается в том, что SGDClassifier требует указания classes upfront. Это нормально, чтобы соответствовать модели в автономном режиме, но я бы хотел добавить новые классы в онлайн, наблюдая за новыми хэштегами. В настоящее время мне нужно переучивать новую модель с нуля для размещения новых классов.

Есть ли способ, чтобы SGDClassifier принимал новые классы, не переучивая новую модель? Или мне лучше тренировать отдельный бинарный SGDClassifier для каждого хэштега?

Благодаря

Answer 1

Hashtags, как правило, только теги, таким образом, один объект может иметь многие из них. В такой настройке нет многоклассового сценария - и у вас должен быть только один бинарный классификатор SGD для каждого тега. Очевидно, что вы можете использовать более сложные модели с учетом рассуждений между тегами, но SGD не подходит, поэтому использование в заданной настройке не имеет никакого смысла, чем просто наличие N различных классификаторов.