В чем основные преимущества и недостатки метода k ближайших соседей?

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

Основные недостатки метода KNN:

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