Ein Ansatz des maschinellen Lernens (z.B. k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus), bei dem die Generalisierung aus den Trainingsdaten erst dann erfolgt, wenn eine Anfrage zur Klassifikation oder Vorhersage eines neuen Datenpunkts gestellt wird. Die Berechnungen werden also bis zum letztmöglichen Zeitpunkt aufgeschoben.