Какие преимущества и недостатки имеет метод K-ближайших соседей?

Некоторые преимущества метода K-ближайших соседей (KNN):

• Простота. sky.pro Алгоритм легко понять и реализовать, он не требует сложных математических вычислений. sky.pro
• Отсутствие обучения. sky.pro Нет необходимости в обучении модели, что экономит время и ресурсы. sky.pro
• Гибкость. sky.pro KNN может использоваться для классификации и регрессии, что делает его универсальным инструментом для различных типов задач. sky.pro
• Непараметрический. cbcyd.github.io KNN не делает никаких предположений о распределении данных, что делает его подходящим для работы со сложными и нелинейными данными. cbcyd.github.io

Некоторые недостатки метода K-ближайших соседей:

• Высокие вычислительные затраты. sky.pro Для больших наборов данных вычисление расстояний может быть очень затратным. sky.pro
• Чувствительность к шуму. sky.pro KNN чувствителен к шуму и выбросам в данных, что может существенно ухудшить производительность модели. sky.pro
• Выбор K. sky.pro Оптимальное значение K может быть трудно определить, неправильный выбор K может привести к плохой производительности модели. sky.pro
• Интенсивное использование памяти. cbcyd.github.io KNN хранит все экземпляры обучающих данных в памяти, что может быть проблематичным для больших наборов данных и ограничивать масштабируемость алгоритма. cbcyd.github.io