neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。

k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。

缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往往不会用到。