Lat inlärning

term_id: lazy_learning

Category: training_techniques

Definition

Lata lärare, såsom k-Närmaste Grannar (k-NN), memorerar hela träningsdatasetet och utför beräkningar endast när de gör prediktioner. Detta står i kontrast till ivrig inlärning (eager learning), som bygger en generaliserad modell innan den ser testdata.

Summary

En inlärningsapproach som fördröjer generalisering tills klassificeringstidpunkten, genom att lagra träningsinstanser snarare än att bygga en explicit modell.

Key Concepts

  • Instansbaserad inlärning
  • k-Närmaste Grannar
  • Inferenskostnad
  • Generalisering

Use Cases

  • Rekommendationssystem
  • Mönsterigenkänning i små dataset
  • Prototypning av prediktiva modeller

Code Example

1
2
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)