我已成功通过this示例获取自己的文本分类脚本。
问题是我不打算在partial_fit调用循环中处理大量但现有的数据集，就像他们在示例中所做的那样。我希望能够在可用时添加数据，即使我在此期间关闭了我的python脚本。
理想情况下，我想做这样的事情：
2015年的某个时候：
model2015 = partial_fit（dataset2015）
save_to_file（model2015）
关闭我的python脚本
2016年的某个时候：
再次打开我的python脚本
load_from_file（model2015）
partial_fit（包含model2015的dataset2016）
save_to_file（model2016）
2017年的某个时候：
再次打开我的python脚本
等...
有什么方法可以在scikit-learn中做到这一点吗？或者在其他一些软件包中（也许是Tensorflow）？