标签： python machine-learning scikit-learn
我正在使用属性增量学习（或虚拟概念漂移），这是每次当新功能可用于实时数据集（即任何在线拍卖数据集）时，分类器就会在现有功能上添加该新功能数据集中的特征，并对新数据集（具有以前的特征和新特征）进行增量分类。我知道我们可以在python中将静态分类器转换为增量分类器。但是，我找不到用于属性增量学习的任何库或函数或有关如何执行此操作的任何详细信息。如果有人能给我一些启示，那就太好了。