Чем отличаются методы kNN и дерева решений в задачах классификации?

Некоторые отличия методов kNN (K-ближайших соседей) и дерева решений в задачах классификации:

Принцип работы:

• KNN классифицирует объект на основе меток его ближайших соседей в пространстве признаков. sky.pro Метод не требует обучения модели, так как все вычисления происходят в момент предсказания. sky.pro KNN часто используют для задач с небольшими объёмами данных. sky.pro
• Дерево решений строит модель в виде дерева, где каждый узел представляет собой проверку на определённый признак, а каждый лист — предсказание класса. sky.pro Метод способен работать с нелинейными зависимостями и может обрабатывать как категориальные, так и числовые признаки. sky.pro

Особенности:

• KNN может быть вычислительно затратным на больших объёмах данных и чувствителен к выбору метрики расстояния. sky.pro
• Дерево решений склонно к переобучению, особенно на небольших объёмах данных, поэтому часто используется в комбинации с другими методами. sky.pro Также у метода есть проблема нестабильности: небольшие изменения в данных могут существенно изменять построенное дерево решений. habr.com

Таким образом, KNN больше подходит для задач, где важны простота реализации и работа с небольшими объёмами данных, а дерево решений — для задач, требующих работы с нелинейными зависимостями и обработки различных признаков. sky.pro