Ein 14-NN-Modell ist eine Art "k-nächster Nachbar"-Algorithmus (k-NN), der verwendet wird, um das Ergebnis eines mathematischen Abfragepunkts basierend auf 14 nächsten Nachbarn zu schätzen oder vorherzusagen. Der k-NN-Algorithmus ist ein nichtparametrisches Modell, das typischerweise in Regressions- und Klassifizierungstechniken verwendet wird. Er gilt als einer der einfacheren Algorithmen für maschinelles Lernen.
Ein 14-NN-Modell wird verwendet, um ein neues Objekt basierend auf 14 bekannten Objekten zu klassifizieren. Wenn Modellierer beispielsweise wissen möchten, ob ein Abfragepunkt positiv oder negativ ist, suchen sie zur Orientierung nach den nächsten Nachbarn. Wenn die Anzahl der nächsten Nachbarn in das Modell eingeht, ändert sich das Ergebnis, bis genügend Beispiele für eine gute Schätzung vorhanden sind. Eine größere Anzahl nächster Nachbarn trägt dazu bei, das Rauschen bei der Klassifizierung zu reduzieren, kann aber die Grenzen weniger klar machen.
K-NN-Modelle können auch bei Regressionsproblemen verwendet werden. Bei der Regression wird eine abhängige Ergebnisvariable basierend auf einer bestimmten Anzahl unabhängiger Variablen vorhergesagt. Wenn das k-NN-Modell verwendet wird, wird das Ergebnis eines bestimmten Abfragepunkts geschätzt, indem der Durchschnitt der Ergebnisse seiner nächsten Nachbarn berechnet wird. Zum Beispiel nimmt das 14-NN-Modell den Durchschnitt der 14 nächsten Nachbarn.
