Преимущества использования алгоритма KNN в машинном обучении:

• Простота и лёгкость реализации. 15 Алгоритм не требует сложного этапа подготовки данных и легко адаптируется к многим задачам. 5
• Устойчивость к выбросам и аномальным значениям. 3 Вероятность попадания содержащих их записей в число k-ближайших соседей мала. 3
• Универсальность. 1 Алгоритм можно использовать для обоих типов задач: классификации и регрессии. 1

Недостатки использования алгоритма KNN в машинном обучении:

• Высокая вычислительная сложность во время предсказания. 5 Алгоритму требуется вычислять расстояние до всех наблюдений в обучающей выборке для каждого нового объекта. 5
• Чувствительность к шуму в данных и масштабу признаков. 5 Это может потребовать дополнительной нормализации данных. 5
• Повышенные требования к репрезентативности исходных данных. 3