举个增量学习的例子并给出代码

增量学习的一个典型例子是在线文本分类，例如新闻主题识别。假设我们在实时接收新闻数据的情况下，想让模型能够自动识别新闻的主题，如体育、科技或娱乐等。每次有新文章发布，我们可以将文章作为新数据点，通过增量学习算法更新模型，使其更好地理解新的类别特征。

这里简单举例使用Python的sklearn库，我们假设有一个基于朴素贝叶斯的增量学习模型`OnlineClassifier`：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier
from sklearn.utils.validation import check_array

class OnlineClassifier:
    def __init__(self):
        self.model = None
    
    def fit(self, X, y):
        if not self.model:
            self.model = GaussianNB() # 或者PassiveAggressiveClassifier()
        self.model.partial_fit(X, y)  # 使用新数据更新模型

    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)

# 使用示例
online_classifier = OnlineClassifier()

# 假设我们有一批初始数据 (X_train, y_train)
X_train, y_train = ...  # 载入或生成初始数据

# 模型初始化
online_classifier.fit(X_train, y_train)

# 接收新数据
new_data_X, new_data_y = ..., ...  # 新发布的新闻数据及其标签

# 使用增量学习
online_classifier.fit(new_data_X, new_data_y)

在这个例子中，每次接收到新数据时，我们都调用`partial_fit`方法来更新模型，而不是删除旧的数据和重建模型。这使得模型能随着新数据逐渐改善其预测能力。