Какие преимущества и недостатки имеет метод K-ближайших соседей?

Некоторые преимущества метода K-ближайших соседей (KNN):

• Простота. 2 Алгоритм легко понять и реализовать, он не требует сложных математических вычислений. 2
• Отсутствие обучения. 2 Нет необходимости в обучении модели, что экономит время и ресурсы. 2
• Гибкость. 2 KNN может использоваться для классификации и регрессии, что делает его универсальным инструментом для различных типов задач. 2
• Непараметрический. 1 KNN не делает никаких предположений о распределении данных, что делает его подходящим для работы со сложными и нелинейными данными. 1

Некоторые недостатки метода K-ближайших соседей:

• Высокие вычислительные затраты. 2 Для больших наборов данных вычисление расстояний может быть очень затратным. 2
• Чувствительность к шуму. 2 KNN чувствителен к шуму и выбросам в данных, что может существенно ухудшить производительность модели. 2
• Выбор K. 2 Оптимальное значение K может быть трудно определить, неправильный выбор K может привести к плохой производительности модели. 2
• Интенсивное использование памяти. 1 KNN хранит все экземпляры обучающих данных в памяти, что может быть проблематичным для больших наборов данных и ограничивать масштабируемость алгоритма. 1