怠惰学習
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。
データセットのサイズ: 大規模なデータセットに対しては、怠惰学習アルゴリズムの予測速度が低下し、メモリ効率も低くなります。そのため、データセットのサイズに応じて適切なアルゴリズムを選択することが重要です。
特徴量のスケーリング: 距離ベースのアルゴリズムであるため、各特徴量のスケーリングが重要です。特徴量のスケールが異なる場合、スケールが大きい特徴量が距離計算において優先されることがあります。データを分析する前に、特徴量の正規化や標準化を行うことで、この問題を緩和することができます。