Um modelo 14-NN é um tipo de algoritmo "k vizinho mais próximo" (k-NN) que é usado para estimar ou prever o resultado de um ponto de consulta matemática com base em 14 vizinhos mais próximos. O algoritmo k-NN é um modelo não paramétrico normalmente usado em técnicas de regressão e classificação. É considerado um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais simples.
Um modelo 14-NN é usado para classificar um novo objeto com base em 14 objetos conhecidos. Por exemplo, se os modeladores desejam saber se um ponto de consulta é positivo ou negativo, eles procuram os vizinhos mais próximos para orientação. Conforme o número de vizinhos mais próximos entra no modelo, o resultado muda até que haja exemplos suficientes para oferecer uma boa estimativa. Um número maior de vizinhos mais próximos ajudará a reduzir o ruído na classificação, mas pode tornar os limites menos claros.
Os modelos K-NN também podem ser usados em problemas de regressão. Na regressão, uma variável de resultado dependente é prevista com base em um número definido de variáveis independentes. Quando o modelo k-NN é usado, o resultado de um ponto de consulta específico é estimado calculando a média dos resultados de seus vizinhos mais próximos. Por exemplo, o modelo 14-NN pegará a média dos 14 vizinhos mais próximos.
