懒惰学习是一种训练集处理方法，其会在收到测试样本的同时进行训练，与之相对的是急切学习，其会在训练阶段开始对样本进行学习处理。

若任务数据更替频繁，则可采用懒惰学习方式，先不进行任何训练，收到预测请求后再根据当前数据进行概率估值；若数据不断增加，则可在现有估值基础上，仅对新增样本的属性值进行增量学习，其只需对相关概率估值进行技术修正即可。