Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Подходит ли алгоритм K-Nearest Neighbors (KNN) для работы с большими данными

Проблемы KNN на больших данных:
🔹 Высокая вычислительная сложность: поиск ближайших соседей требует сравнения нового объекта со всеми точками обучающего набора, что занимает O(N m) операций (N — количество образцов, m — число признаков).
🔹 Большое потребление памяти: модель хранит весь обучающий набор, что создает проблемы со storage и обработкой.

Оптимизации для ускорения KNN:
🔹 Приближенный поиск (ANN) — использование KD-деревьев, Ball Tree или других структур данных для ускорения поиска.
🔹 Снижение размерности — применение PCA или автоэнкодеров для уменьшения числа признаков.
🔹 Гибридные методы — предварительная кластеризация перед применением KNN или сочетание с деревьями решений.

Альтернатива:
🔹 В продакшене чаще выбирают Random Forest, XGBoost или нейросети, которые после обучения работают быстрее.

Библиотека собеса по Data Science

www.tg-me.com/de/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/899

1.2K viewsMar 25 at 17:59

Подходит ли алгоритм K-Nearest Neighbors (KNN) для работы с большими данными

Проблемы KNN на больших данных:
🔹 Высокая вычислительная сложность: поиск ближайших соседей требует сравнения нового объекта со всеми точками обучающего набора, что занимает O(N m) операций (N — количество образцов, m — число признаков).
🔹 Большое потребление памяти: модель хранит весь обучающий набор, что создает проблемы со storage и обработкой.

Оптимизации для ускорения KNN:
🔹 Приближенный поиск (ANN) — использование KD-деревьев, Ball Tree или других структур данных для ускорения поиска.
🔹 Снижение размерности — применение PCA или автоэнкодеров для уменьшения числа признаков.
🔹 Гибридные методы — предварительная кластеризация перед применением KNN или сочетание с деревьями решений.

Альтернатива:
🔹 В продакшене чаще выбирают Random Forest, XGBoost или нейросети, которые после обучения работают быстрее.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований