В чем заключаются преимущества и недостатки метода k-ближайших соседей в машинном обучении?

Преимущества метода k-ближайших соседей (KNN) в машинном обучении:

• 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 KNN можно использовать 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 незначительно. loginom.ru

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 KNN чувствителен к шуму и выбросам в данных, наличие шумных данных может существенно ухудшить производительность модели. sky.pro
• Трудности с выбором оптимального значения K. sky.pro Неправильный выбор K может привести к плохой производительности модели. sky.pro