Model 14-NN jest rodzajem algorytmu "k najbliższego sąsiada" (k-NN), który jest używany do oszacowania lub przewidywania wyniku matematycznego punktu zapytania na podstawie 14 najbliższych sąsiadów. Algorytm k-NN jest nieparametrycznym modelem używanym zazwyczaj w technikach regresji i klasyfikacji. Jest uważany za jeden z prostszych algorytmów uczenia maszynowego.
Model 14-NN służy do klasyfikacji nowego obiektu na podstawie 14 znanych obiektów. Na przykład, jeśli modelarze chcą wiedzieć, czy punkt zapytania jest pozytywny, czy negatywny, szukają wskazówek dla najbliższych sąsiadów. Ponieważ liczba najbliższych sąsiadów wchodzi do modelu, wyniki zmieniają się, dopóki nie będzie wystarczająco dużo przykładów, aby zapewnić dobre oszacowanie. Większa liczba najbliższych sąsiadów pomoże zmniejszyć hałas w klasyfikacji, ale może zmniejszyć granice.
Modele K-NN mogą być również używane w problemach regresji. W regresji zmienna przewidywana zależna jest przewidywana na podstawie ustalonej liczby zmiennych niezależnych. Gdy wykorzystywany jest model k-NN, wynik określonego punktu zapytania jest szacowany przez obliczenie średniej wyników najbliższych sąsiadów. Na przykład model 14-NN pobiera średnią z 14 najbliższych sąsiadów.
