Kluczowa różnica - klasyfikacja a prognoza
Klasyfikacja i predykcja to dwa terminy związane z eksploracją danych. Dane są ważne dla prawie wszystkich organizacji, aby zwiększyć zyski i zrozumieć rynek. Zwykłe dane nie mają dużej wartości. Dlatego dane powinny być przetwarzane w celu uzyskania przydatnych informacji. Eksploracja danych to technologia, która wyodrębnia informacje z dużej ilości danych. Pomaga uzyskać szerokie zrozumienie danych. Niektóre zastosowania eksploracji danych to analiza rynku, kontrola produkcji i wykrywanie oszustw. Klasyfikacja i predykcja to dwa terminy związane z eksploracją danych. W tym artykule omówiono różnicę między klasyfikacją a orzekaniem. Klasyfikacja to proces identyfikacji kategorii lub etykiety klasy nowej obserwacji, do której należy. Predykcja to proces identyfikacji brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji. To jest kluczowa różnica między klasyfikacją a orzekaniem. Orzeczenie nie dotyczy etykiety klasy, jak w klasyfikacji.
ZAWARTOŚĆ
1. Omówienie i kluczowe różnice
2. Czym jest klasyfikacja
3. Czym jest przewidywanie
4. Podobieństwa między klasyfikacją a prognozą
5. Porównanie bezpośrednie - klasyfikacja a prognoza w formie tabelarycznej
6. Podsumowanie
Co to jest klasyfikacja?
Klasyfikacja ma na celu zidentyfikowanie kategorii lub etykiety klasy nowej obserwacji. Po pierwsze, zestaw danych jest używany jako dane szkoleniowe. Zbiór danych wejściowych i odpowiadające im dane wyjściowe są przekazywane do algorytmu. Tak więc zestaw danych uczących zawiera dane wejściowe i powiązane z nimi etykiety klas. Korzystając z zestawu danych szkoleniowych, algorytm wyprowadza model lub klasyfikator. Wyprowadzony model może być drzewem decyzyjnym, wzorem matematycznym lub siecią neuronową. W klasyfikacji, gdy do modelu zostaną przekazane nieoznaczone dane, powinien on znaleźć klasę, do której należy. Nowe dane dostarczone do modelu to zestaw danych testowych.
Klasyfikacja to proces klasyfikowania rekordu. Prostym przykładem klasyfikacji jest sprawdzenie, czy pada deszcz, czy nie. Odpowiedź może brzmieć tak lub nie. Jest więc określona liczba możliwości. Czasami można sklasyfikować więcej niż dwie klasy. Nazywa się to klasyfikacją wieloklasową. W rzeczywistości bank musi przeanalizować, czy udzielenie kredytu konkretnemu klientowi jest ryzykowne, czy nie. W tym przykładzie budowany jest model w celu znalezienia etykiety kategorialnej. Etykiety są ryzykowne lub bezpieczne.
Co to jest predykcja?
Kolejnym procesem analizy danych jest predykacja. Służy do znajdowania wyniku liczbowego. Podobnie jak w przypadku klasyfikacji, zbiór danych szkoleniowych zawiera dane wejściowe i odpowiadające im liczbowe wartości wyjściowe. Zgodnie z uczącym zbiorem danych algorytm wyprowadza model lub predyktor. Po podaniu nowych danych model powinien znaleźć wyjście numeryczne. W przeciwieństwie do klasyfikacji ta metoda nie ma etykiety klasy. Model przewiduje funkcję o wartościach ciągłych lub wartość zamówioną.
Regresja jest zwykle używana do orzekania. Przewidywanie wartości domu na podstawie faktów, takich jak liczba pokoi, całkowita powierzchnia itp. Jest przykładem predykcji. Firma może znaleźć kwotę pieniędzy wydaną przez klienta podczas sprzedaży. To także przykład do przewidywania.
Jakie jest podobieństwo między klasyfikacją a orzecznictwem?
Klasyfikacja i predykcja to formy analizy danych używane w eksploracji danych
Jaka jest różnica między klasyfikacją a orzeczeniem?
Porównaj środek artykułu przed tabelą
Klasyfikacja a predykcja |
|
| Klasyfikacja to proces określania, do której kategorii należy nowa obserwacja na podstawie zbioru danych uczących zawierających obserwacje, których przynależność do kategorii jest znana. | Predykcja to proces identyfikacji brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji. |
| Precyzja | |
| W klasyfikacji dokładność zależy od prawidłowego znalezienia etykiety klasy. | W orzecznictwie dokładność zależy od tego, jak dobrze dany predykator może odgadnąć wartość predykowanego atrybutu dla nowych danych. |
| Model | |
| Model lub klasyfikator jest konstruowany, aby znaleźć etykiety kategorialne. | Zostanie zbudowany model lub predyktor, który przewiduje funkcję o wartościach ciągłych lub wartości uporządkowanej. |
| Synonimy dla modelu | |
| W klasyfikacji model można nazwać klasyfikatorem. | W predykcji model można nazwać predyktorem. |
Podsumowanie - klasyfikacja a prognoza
Wydobywanie znaczących informacji z ogromnego zbioru danych jest nazywane eksploracją danych. W tym artykule omówiono dwie metody analizy danych w eksploracji danych, takie jak klasyfikacja i predykcja. Szybkość, skalowalność i solidność to istotne czynniki w metodach klasyfikacji i predykcji. Klasyfikacja to proces identyfikacji kategorii lub etykiety klasy nowej obserwacji, do której należy. Predykcja to proces identyfikacji brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji. Na tym polega różnica między klasyfikacją a orzekaniem.
