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

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

• Простота и интерпретируемость. 2 Легко понять и объяснить логику предсказания на основе соседей. 2
• Отсутствие явной фазы обучения. 2 Быстро адаптируется к новым данным, так как не нужно переобучать модель, достаточно просто добавить точки данных. 2
• Универсальность. 3 KNN может применяться как к задачам классификации, так и к задачам регрессии. 3
• Непараметрический. 13 KNN не делает предположений о базовом распределении данных, что делает его более гибким при обработке различных типов наборов данных. 3

Недостатки метода KNN в современных системах рекомендаций:

• Вычислительные затраты. 1 KNN может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений, особенно когда размер обучающих данных велик. 1
• Чувствительность к нерелевантным функциям. 1 На KNN могут влиять нерелевантные или зашумленные функции в данных, поскольку они могут увеличить расстояние между экземплярами и привести к неправильным прогнозам. 1
• Переменное качество результатов. 1 Качество результатов, получаемых KNN, может сильно варьироваться в зависимости от значения K и распределения данных. 1
• Интенсивное использование памяти. 1 KNN хранит все экземпляры обучающих данных в памяти, что может быть проблематичным для больших наборов данных и ограничивать масштабируемость алгоритма. 1