设某回归任务的输入包含两个变量，将它们的值视为平面上点的坐标。如图2.1所示，灰点代表训练数据中的输入，白点代表输出待预测的输入。假如采用2.3节介绍的平均值法，当白点与黑点重合时，因为在该处只有一个训练实例，所以平均值不能很好地代表期望值；而当白点处于更有可能的其他位置时，因为在该处没有训练实例，无法预测输出值。为走出此困境，自然的想法是，在计算平均值时，扩大取其输出的实例的范围。假设输出待预测的输入为x，原来要求找到训练数据中输入等于x的实例，现在则放宽到所有输入处于x的某邻域的实例。在图2.1中，以白