Основные 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 Метод может использоваться для классификации и регрессии, что делает его универсальным инструментом для различных типов задач. 2
• Устойчивость к выбросам. 1 Вероятность попадания содержащих их записей в число k-ближайших соседей мала, поэтому влияние на результаты классификации будет незначительным. 1

Основные недостатки метода KNN:

• Высокие вычислительные затраты. 2 Для больших наборов данных вычисление расстояний может быть очень затратным. 2
• Чувствительность к шуму. 2 Наличие шумных данных может существенно ухудшить производительность модели. 2
• Выбор K. 2 Оптимальное значение K может быть трудно определить, неправильный выбор может привести к плохой производительности модели. 2
• Повышенные требования к репрезентативности исходных данных. 1