В чем особенности применения метода ближайшего соседа в машинном обучении?

Особенности применения метода ближайшего соседа в машинном обучении:

• Принцип работы: найти заранее определённое количество обучающих образцов, наиболее близких по расстоянию к новой точке, и предсказать метку на их основе. scikit-learn.ru
• Универсальность: метод можно использовать для решения задач классификации и регрессии. proglib.io
• Непараметричность: алгоритм не делает никаких предположений относительно исходных данных. www.mql5.com
• Простота реализации: метод легко понять и реализовать. infostart.ru www.mql5.com
• Возможность адаптации: метод можно адаптировать под нужную задачу выбором метрики или ядра. mlabs.space
• Интерпретируемость: можно объяснить, почему тестовый пример был классифицирован именно так. mlabs.space

Однако у метода есть и недостатки: он вычислительно затратен, особенно для больших наборов данных и большого диапазона значений. infostart.ru Также алгоритм работает значительно медленнее, когда объём данных растёт. proglib.io

Метод ближайших соседей широко применяется в различных областях, включая анализ данных, распознавание образов и прогнозирование. infostart.ru Например, его используют в рекомендательных системах, где начальным решением может быть рекомендация товара или услуги, популярного среди ближайших соседей человека. mlabs.space