优点：
解决分类问题，天然可以解决多分类问题
思想简单，效果强大
可以解决回归问题：KNeighborsRegressor

缺点：
效率低下，m个特征n个样本，预测一个数据的时间复杂度为O(m * n)
高度数据相关
预测结果不所有可解释性
维数灾难：随着维度的增加，看似相近的两个点距离越来越大，解决方法：降维

机器学习流程回顾