Como llamaspartial_fit() en un clasificador scikit-learn envuelto dentro de unaTubería()?

Estoy tratando de construir un clasificador de texto traeable incrementalmente usandoSGDClassifier me gusta:

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', HashingVectorizer(ngram_range=(1,4), non_negative=True)),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', OneVsRestClassifier(SGDClassifier())),
])

pero me sale unAttributeError tratando de llamarclassifier.partial_fit(x,y).

Es compatiblefit(), así que no veo por quépartial_fit() no está disponible ¿Sería posible realizar una introspección de la tubería, llamar a los transformadores de datos y luego llamar directamentepartial_fit() en mi clasificador?