随着时间的推移更新NaiveBayes分类器（在scikit-learn中）

Question

我正在使用scikit-learn构建一个NaiveBayes分类器，如果我有一组训练数据，那么事情进展顺利。但是，对于我正在进行的特定项目，每天都会有新数据出现，理想情况下这些数据将成为培训集的一部分。

我知道你可以挑选分类器来存储它供以后使用，但有没有办法用新数据“更新”分类器？

每天从头开始重新训练分类器显然是一种选择，但这需要在不断增长的时间段内每次都要绘制大量的历史数据。

Answer 1

在朴素贝叶斯估算器上使用partial_fit方法。