怠惰学習
適切な距離尺度の選択: 怠惰学習アルゴリズムでは、データ間の距離を計算するために様々な距離尺度が使用されます。例えば、ユークリッド距離、マンハッタン距離、コサイン類似度などがあります。適切な距離尺度を選択することで、アルゴリズムの性能が向上することがあります。
k-最近傍法のkの選択: k-最近傍法では、kの値を適切に選択することが重要です。kが小さすぎると、ノイズの影響を受けやすくなります。一方で、kが大きすぎると、近傍データの多様性が増し、決定境界が不明確になることがあります。kの選択は、交差検証などの方法を用いて最適化することが望ましいです。
適用範囲の検討: 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ります。しかし、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です。