一类SVM用于概念漂移

Question

我正在使用python进行一个类分类。我目前正在使用scikit-learn中实现的一类SVM。我的数据将在适当的时候逐渐改变，旧数据将不再有效用于分类，据我所知，这被称为概念漂移。因此，一旦添加新样本（或预定数量的样本），我将不得不重新训练我的分类器。

但是，我已经读过，在概念漂移的情况下，一类SVM无法正常工作。为什么会这样？

如果我的数据集中存在概念漂移，那么如果不是OSVM，我可以使用哪一个其他类分类算法？