局部加权回归处理完一个实例的分类,这个实例加到训练样例中吗?
该回答引用ChatGPT
在基于实例的学习算法中，新实例可以被加入到训练集中，以便下一次模型训练可以利用这些新实例的信息。在局部加权回归算法中，如果一个新实例被成功分类，那么可以将这个实例加入到训练集中。这样，下一次模型训练可以利用这个新实例的信息，从而提高模型的预测性能。
但是需要注意的是，对于基于实例的学习算法，训练集中的每个实例都会对模型的预测结果产生影响。如果训练集中加入了大量的相似实例，可能会导致过拟合问题，从而使模型对训练集的预测性能过高，但对新实例的预测性能不佳。因此，在将新实例加入训练集时需要注意平衡训练集的多样性和数量之间的关系，以确保模型具有较好的泛化能力。