Apprentissage paresseux

term_id: lazy_learning

Category: training_techniques

Definition

Les apprenants paresseux, tels que les k plus proches voisins (k-NN), mémorisent l’ensemble complet des données d’entraînement et effectuent des calculs uniquement lors de la prise de décisions. Cela contraste avec l’apprentissage hâtif, qui construit un modèle général…

Summary

Une approche d’apprentissage qui retarde la généralisation jusqu’au moment de la classification, stockant les instances d’entraînement plutôt que de construire un modèle explicite.

Key Concepts

  • Apprentissage basé sur les instances
  • k plus proches voisins
  • Coût d’inférence
  • Généralisation

Use Cases

  • Systèmes de recommandation
  • Reconnaissance de motifs dans de petits ensembles de données
  • Prototypage de modèles prédictifs

Code Example

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)