问题描述
我有多个数据样本，假设样本 1（70 行和 3 列），我有这个数据集的 100 个样本。每个训练数据都带有标签 1（假设）。在使用所有数据集和测试样本训练模型后，如果测试样本位于训练样本的边界内，我的目标是预测标签 1，否则预测 (0) 标签。 它有点类似于异常值检测。但是在 SVM 的一些文章中，我发现重新训练 SVM 分类器或说在任何 scikit-learn 估计器上调用拟合都会忘记所有以前看到的数据。
如何使用 SVM 实现目标？
解决方法
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