我使用 SVM 分类器模型创建了一个文本分类模型，该模型使用批量学习对具有 12 个类别的 20000 行数据的数据集进行学习，现在，我在该类上获得了 10000 行新数据集，我想在新数据集上重新训练我的旧数据集因为我有旧模型 pickle 文件，我不想从头开始重新训练模型。但是，我希望保留旧模型数据，而无需通过将由新数据集构建的新模型再次提供旧数据集。我如何执行此任务或存在哪些可能的方法。
我尝试过增量学习、传统学习。但是，没有人保留我的旧数据，因为它已被新数据取代。
我以前没有这样做过。 SVM 有一些在训练过程中调整的参数（基于内核类型）。如果库可以存储此参数，您可以继续训练数据。所以它不是从随机情况开始的。