机器学习算法，说明哪些训练数据导致当前决策
machine learning algorithm that says which train data cause current decision
我需要一个学习模型，当我们用数据样本对其进行测试时，它会说明是哪个训练数据导致了答案。
有什么可以做到这一点吗？
（我已经知道 KNN 会这样做）
谢谢
这不是一个措辞很好的问题：
Which train data cause the answer? I already know KNN will do this
KNN 会告诉你 K 个最近的邻居是什么，但 导致 答案的不只是那 K 个训练样本，还有所有其他训练样本距离更远.
机器学习的objective是对整个训练数据集进行泛化，所以训练数据集中的所有样本（经过异常值过滤、数据集缩减步骤）导致答案。
如果你的问题是'Which class of machine learning algorithms makes a decision by comparing a new instance to instances seen in the training data, and can list the training examples which most strongly informed the decision?'，答案是：基于实例的学习https://en.wikipedia.org/wiki/Instance-based_learning
（例如 KNN、内核机器、RBF）
寻找generative models
"It asks the question: based on generation assumptions, which category is most likely to generate this signal?"
我需要一个学习模型，当我们用数据样本对其进行测试时，它会说明是哪个训练数据导致了答案。 有什么可以做到这一点吗？ （我已经知道 KNN 会这样做） 谢谢
这不是一个措辞很好的问题：
Which train data cause the answer? I already know KNN will do this
KNN 会告诉你 K 个最近的邻居是什么，但 导致 答案的不只是那 K 个训练样本，还有所有其他训练样本距离更远. 机器学习的objective是对整个训练数据集进行泛化，所以训练数据集中的所有样本（经过异常值过滤、数据集缩减步骤）导致答案。
如果你的问题是'Which class of machine learning algorithms makes a decision by comparing a new instance to instances seen in the training data, and can list the training examples which most strongly informed the decision?'，答案是：基于实例的学习https://en.wikipedia.org/wiki/Instance-based_learning （例如 KNN、内核机器、RBF）
寻找generative models "It asks the question: based on generation assumptions, which category is most likely to generate this signal?"