我的训练数据是分批来的。有时，新批次（全新的样品）带有不在旧批次中的新色谱柱，或者它们可能缺少一些旧色谱柱。

例如，假设有两个摄取。在第一次摄取中，我们对一组字段进行了 ETL。在第二次摄取中，我们添加了一个新字段，我们不允许再次摄取和更新旧记录（它们可能已被永久删除）。

理想情况下，我想使用所有批次的数据来训练分类器。在这种情况下，什么样的算法会表现良好。