我正在使用训练有素的模型对数据进行分类，结果随大小而变化。例如假设我最初有n行并将它们进行分类并获得一组结果X。现在，如果我将M行添加到上一个数据集并具有n M行并将其分类，那么第一n行的结果也不同。是的，变化不可忽略。如果有人可以对此提供见解，请。请让我知道问题是否不清楚。我正在使用R，分类器为SVM。
如果我正确理解您，原因是因为SVM模型是您所有样本作为空间点的表示。
仅来自Wikipedia：
这意味着您的所有数据都已映射，因此 单独的类别由清晰的差距分开，该差距像 可能。
您的所有示例都映射到相同的空间中，并根据差距的哪一侧属于类别。
由于映射了所有数据，因此一个新的数据集可能意味着一个新的部门，影响您的最终结果。