게으른 학습테스트 샘플을 받으면서 학습하는 학습 세트 처리 방식입니다.배우고 싶은 열망학습 단계에서 샘플에 대한 학습을 시작합니다.

작업 데이터가 자주 변경되는 경우 지연 학습을 사용할 수 있습니다. 먼저 학습을 수행하지 않고, 예측 요청을 받은 후 현재 데이터를 기반으로 확률 평가를 수행합니다. 데이터가 계속 증가하면 기존 평가를 기반으로 새로운 샘플의 속성 값에 대해서만 증분 학습을 수행할 수 있습니다. 관련 확률 평가에 기술적 수정만 하면 됩니다.