交互式分类的一般过程是什么？

交互式分类的一般过程包括以下步骤：

1. 收集数据：收集一组有标签的数据，这些数据应包含特征和标签。

2. 训练模型：使用收集到的数据来训练一个机器学习模型，例如支持向量机、决策树或神经网络。

3. 测试模型：使用另一个数据集来测试训练好的模型，以评估其准确性和性能。

4. 交互式分类：将模型与用户进行交互，根据用户提供的输入进行分类，并将结果返回给用户。

5. 持续改进：根据用户的反馈和新数据，持续改进模型以提高其准确性和性能。

这个过程可以反复进行，直到达到满意的性能和准确性。