Cos'è il Machine learning instance based

Il machine learning instance based è un approccio di ML supervisionato in cui gli esempi sono parte integrante del modello statistico. Quindi non sono eliminati dopo l'addestramento.

Gli esempi di training sono usati dal modello per classificare gli esempi di training.

Si distingue dall'approccio model based in cui il dataset di training è usato soltanto per addestrare il modello.

Esempio. Nell'algoritmo kNN (k-Nearby Neighbours) se un'istanza è simile a un esempio di training, l'istanza viene classificata allo stesso modo per vicinanza/distanza.