怠惰学習
訓練フェーズが速い: 怠惰学習アルゴリズムは、訓練データを保存するだけでモデル化しないため、訓練フェーズが非常に速い。
予測フェーズが遅い: 一方で、予測時に新しいデータポイントと学習データとの距離を計算する必要があるため、予測フェーズが遅くなる。これは、特に大規模なデータセットの場合顕著である。
ノイズに敏感: 怠惰学習アルゴリズムは、ノイズのあるデータに敏感であり、ノイズが予測に悪影響を与える可能性がある。
メモリ効率が低い: 訓練データをすべて保存する必要があるため、メモリ効率が低くなります。大規模なデータセットでは、この問題が顕著になる。