怠惰学習

怠惰学習（たいだがくしゅう、）とは、機械学習のアプローチの一つで、学習データを事前にモデル化せず、実際に予測が必要になったタイミングで学習データを用いて予測を行う方法。
解説.
怠惰学習アルゴリズムは、訓練データをそのまま保存し、予測時に新しいデータポイントに対してデータベースを検索して最も近い学習データを見つけ、それを元に予測を行います。
怠惰学習の代表例として、k近傍法（k-Nearest Neighbor; k-NN）があります。
注意点.
怠惰学習は、データの分布が複雑で事前にモデル化が難しい場合や、訓練データが頻繁に更新される場合に有効なアプローチとなることがある。ただし、予測速度やメモリ効率の観点から、状況に応じて怠惰学習と他の学習アプローチ（積極的学習）を適切に選択することが重要。