Un modèle 14-NN est un type d'algorithme « k voisin le plus proche » (k-NN) utilisé pour estimer ou prédire le résultat d'un point de requête mathématique basé sur 14 voisins les plus proches. L'algorithme k-NN est un modèle non paramétrique généralement utilisé dans les techniques de régression et de classification. Il est considéré comme l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus simples.
Un modèle 14-NN est utilisé pour classer un nouvel objet sur la base de 14 objets connus. Par exemple, si les modélisateurs veulent savoir si un point de requête est positif ou négatif, ils se tournent vers les voisins les plus proches pour obtenir des conseils. Au fur et à mesure que le nombre de voisins les plus proches entre dans le modèle, le résultat change jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment d'exemples pour offrir une bonne estimation. Un plus grand nombre de voisins les plus proches contribuera à réduire le bruit dans la classification, mais peut rendre les limites moins claires.
Les modèles K-NN peuvent également être utilisés dans les problèmes de régression. Dans la régression, une variable de résultat dépendante est prédite sur la base d'un nombre défini de variables indépendantes. Lorsque le modèle k-NN est utilisé, le résultat d'un point de requête spécifique est estimé en calculant la moyenne des résultats de ses voisins les plus proches. Par exemple, le modèle 14-NN prendra la moyenne des 14 voisins les plus proches.
