重新使用新数据对分类器进行训练会导致大规模的类别变化。

重新使用新数据对分类器进行训练可能会导致大规模的类别变化，但是具体如何解决这个问题，需要根据具体的情况来确定。下面是一个可能的解决方法的代码示例：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成原始数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)

# 划分原始数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练初始分类器
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 生成新数据集
X_new, y_new = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=43)

# 将新数据集与原始数据集合并
X_combined = np.concatenate((X_train, X_new), axis=0)
y_combined = np.concatenate((y_train, y_new), axis=0)

# 重新训练分类器
classifier.fit(X_combined, y_combined)

# 在测试集上评估分类器性能
accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，首先生成了一个原始数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，使用原始数据集训练一个初始的分类器。接下来，生成了一个新的数据集，并将其与原始数据集合并。最后，使用合并后的数据集重新训练分类器，并在测试集上评估分类器的性能。

这个方法的关键是合并新数据集和原始数据集，并使用合并后的数据集重新训练分类器。通过这种方式，分类器可以利用新数据中的信息来调整自身，以适应可能的类别变化。然而，需要注意的是，如果新数据集与原始数据集之间存在较大的差异，分类器可能需要更多的训练样本来适应这些变化。因此，在实际应用中，需要根据具体情况来决定是否合并数据集以及如何重新训练分类器。