svm - SVM 分类器是否从多个数据样本中学习以进行异常值检测？

Question

我有多个数据样本，假设样本 1（70 行和 3 列），我有 100 个该数据集的样本。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之后，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，否则应该预测 (0) 标签。它有点类似于异常值检测。但是在 SVM 的一些文章中，我发现在重新训练 SVM 分类器之后或者说在任何 scikit-learn 估计器上调用 fit 都会忘记所有以前看到的数据。

如何使用 SVM 实现目标？