Преимущества метода KNN для заполнения пропущенных значений:

• сохраняет взаимосвязи между признаками, что может повысить производительность модели по сравнению с более простыми методами заполнения, такими как среднее или медианное вменение; 1
• на ряде наборов данных алгоритм работает точнее, чем способ константы либо среднего/медианы; 2
• учитывает корреляцию между параметрами. 2

Недостатки метода KNN для заполнения пропущенных значений:

• Вычислительные затраты. 1 Алгоритм может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений для больших наборов данных из-за вычисления расстояния. 1
• Масштабируемость. 1 Производительность может снизиться при работе с многомерными данными или большим количеством соседних объектов. 1
• Качество данных. 1 Качество условного расчёта зависит от качества и количества доступных данных. 1
• Чувствительность к выбросам в данных. 2

Чтобы смягчить эти проблемы, можно использовать методы уменьшения размерности или комбинировать вменение KNN с другими методами вменения. 1