В чем преимущества и недостатки метода KNN в современных системах рекомендаций?

Преимущества метода KNN (K-ближайших соседей) в современных системах рекомендаций:

• Простота и интерпретируемость. www.ultralytics.com Легко понять и объяснить логику предсказания на основе соседей. www.ultralytics.com
• Отсутствие явной фазы обучения. www.ultralytics.com Быстро адаптируется к новым данным, так как не нужно переобучать модель, достаточно просто добавить точки данных. www.ultralytics.com
• Универсальность. www.geeksforgeeks.org KNN может применяться как к задачам классификации, так и к задачам регрессии. www.geeksforgeeks.org
• Непараметрический. cbcyd.github.io www.geeksforgeeks.org KNN не делает предположений о базовом распределении данных, что делает его более гибким при обработке различных типов наборов данных. www.geeksforgeeks.org

Недостатки метода KNN в современных системах рекомендаций:

• Вычислительные затраты. cbcyd.github.io KNN может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений, особенно когда размер обучающих данных велик. cbcyd.github.io
• Чувствительность к нерелевантным функциям. cbcyd.github.io На KNN могут влиять нерелевантные или зашумленные функции в данных, поскольку они могут увеличить расстояние между экземплярами и привести к неправильным прогнозам. cbcyd.github.io
• Переменное качество результатов. cbcyd.github.io Качество результатов, получаемых KNN, может сильно варьироваться в зависимости от значения K и распределения данных. cbcyd.github.io
• Интенсивное использование памяти. cbcyd.github.io KNN хранит все экземпляры обучающих данных в памяти, что может быть проблематичным для больших наборов данных и ограничивать масштабируемость алгоритма. cbcyd.github.io