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

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

• Простота. 3 Алгоритм легко понять и реализовать, он не требует сложных математических вычислений. 3
• Отсутствие обучения. 3 Нет необходимости в обучении модели, что экономит время и ресурсы. 3
• Гибкость. 3 KNN можно использовать для классификации и регрессии, что делает его универсальным инструментом для различных типов задач. 3
• Устойчивость к выбросам. 1 Вероятность попадания содержащих их записей в число k-ближайших соседей мала, поэтому влияние на результаты классификации незначительно. 1

Недостатки метода KNN:

• Высокие вычислительные затраты. 3 Для больших наборов данных вычисление расстояний может быть очень затратным. 3
• Чувствительность к шуму. 3 KNN чувствителен к шуму и выбросам в данных, наличие шумных данных может существенно ухудшить производительность модели. 3
• Трудности с выбором оптимального значения K. 3 Неправильный выбор K может привести к плохой производительности модели. 3