Добавьте метки и данные в SVM после примерки (Получить дополнительные данные)

Question

Я сделал SVM-модель, и вот код

#import testV
from sklearn import svm
import cv2
import os
#from imutils import paths
#from skimage import feature
from sklearn.externals import joblib
import new_lpb
import numpy as np
import pickle
#import numpy as np
#import face_recognition

def train(path,samples,cc):

    fake_path=path+'/fake'
    real_path=path+'/real'
    fake = os.listdir(fake_path)[:samples]
    real = os.listdir(real_path)[:samples]
    print ('fake')
    fake_arr=train_frames(fake,fake_path)
    fake_labels=['0' for i in range(samples)]
    print('real')
    real_arr=train_frames(real,real_path)
    real_labels=['1' for i in range(samples)]
    labels = fake_labels+real_labels
    data = fake_arr + real_arr
    model = svm.SVC(kernel='linear',C=cc,probability=True)
    model.fit(data, labels)
    pickle.dump(model, open('pickleSVM.sav', 'wb'))
    #Print Score
    result = model.score(data, labels)
    print(result)
def train_frames(frames,path):
    data=[]
    a=0
    for imagePath in frames:
            # load the image, convert it to grayscale, and describe it
        image = cv2.imread(path+'\\'+imagePath)
          #hist = desc.describe(gray)
        hist = new_lpb.lbp_histogram(image)
        print(a)
        data.append(hist)
        a=a+1
    return data

Мой вопрос: как я могу добавить больше данных после выгрузки файла SVM? это программа для обнаружения поддельного видео с реального, мне нужно, чтобы svm мог получать больше данных от пользователя, например, если пользователь использовал эту модель для прогнозирования своего видео, программа спросит его, действительно ли это правда или фальшивый, чтобы иметь возможность получить больше данных