Fő különbség - Osztályozás és előrejelzés
A besorolás és a predikció két kifejezés kapcsolódik az adatbányászathoz. Az adatok szinte az egész szervezet számára fontosak a profit növelése és a piac megértése érdekében. A sima adatoknak nincs sok értéke. Ezért az adatokat feldolgozni kell annak érdekében, hogy hasznos információkat nyerjünk. Az adatbányászat az a technológia, amely nagy mennyiségű adatból vonja ki az információkat. Ez segít az adatok széleskörű megértésében. Az adatbányászat egyes alkalmazásai a piacelemzés, a gyártásellenőrzés és a csalások felderítése. A besorolás és a predikáció két kifejezés kapcsolódik az adatbányászathoz. Ez a cikk a besorolás és a predikció közötti különbséget tárgyalja. A besorolás az új megfigyelés kategóriájának vagy osztálycímkéjének azonosításának folyamata, amelyhez tartozik. A predikáció az új megfigyeléshez szükséges hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata. Ez a legfontosabb különbség az osztályozás és a predikció között. Az állítás nem vonatkozik az osztálycímkére, mint a besorolásra.
TARTALOM
1. Áttekintés és kulcsfontosságú különbség
2. Mi az osztályozás
3. Mi az előrejelzés
4. Az osztályozás és az előrejelzés hasonlóságai
5. Egymás melletti összehasonlítás - Osztályozás vs előrejelzés táblázatos formában
6. Összefoglalás
Mi az osztályozás?
A besorolás egy új megfigyelés kategóriájának vagy osztálycímkének azonosítására szolgál. Először egy adatsort használnak edzésadatként. A bemeneti adatok halmazát és a megfelelő kimeneteket az algoritmus kapja meg. Tehát a képzési adatkészlet tartalmazza a bemeneti adatokat és a hozzájuk tartozó osztálycímkéket. A képzési adatkészlet segítségével az algoritmus levezet egy modellt vagy osztályozót. A levezetett modell lehet döntési fa, matematikai képlet vagy idegháló. A besorolás során, ha címkézetlen adatokat adnak a modellnek, meg kell találnia azt az osztályt, amelyhez tartozik. A modellnek átadott új adatok a tesztadatok.
Az osztályozás a rekord osztályozásának folyamata. A besorolás egyik egyszerű példája annak ellenőrzése, hogy esik-e vagy sem. A válasz lehet igen vagy nem. Tehát van egy bizonyos számú választási lehetőség. Néha kettőnél több osztályba sorolhatók. Ezt hívják többosztályos osztályozásnak. A való életben a banknak elemeznie kell, hogy kockázatot jelent-e egy adott ügyfélnek hitelt adni. Ebben a példában egy modellt készítenek a kategorikus címke megtalálásához. A címkék kockázatosak vagy biztonságosak.
Mi az a predikció?
Az adatelemzés másik folyamata a predikció. Számszerű kimenet keresésére szolgál. A besoroláshoz hasonlóan a képzési adatkészlet tartalmazza a bemeneteket és a megfelelő numerikus kimeneti értékeket. A képzési adatkészlet szerint az algoritmus levezeti a modellt vagy a prediktort. Az új adatok megadásakor a modellnek numerikus kimenetet kell találnia. Az osztályozással ellentétben ez a módszer nem rendelkezik osztálycímkével. A modell egy folyamatosan értékelt függvényt vagy rendezett értéket jósol.
A predikcióhoz általában a regressziót használják. A ház értékének előrejelzése az olyan tényektől függően, mint a szobák száma, a teljes terület stb. Előfordulhat, hogy egy vállalat megtalálja az ügyfél által az eladás során elköltött pénzösszeget. Ez is jóslati példa.
Mi a hasonlóság az osztályozás és a predikció között?
Az osztályozás és a predikáció egyaránt az adatbányászatban használt adatelemzési formák
Mi a különbség az osztályozás és a predikció között?
Különböző cikk a táblázat előtt
Besorolás vs predikció |
|
| A besorolás az a folyamat, amelynek során egy új megfigyelés melyik kategóriához tartozik, egy olyan megfigyelési adatsor alapján, amely ismert megfigyeléseket tartalmaz. | A predikáció az új megfigyeléshez szükséges hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata. |
| Pontosság | |
| Az osztályozás során a pontosság attól függ, hogy helyesen megtalálja-e az osztálycímkét. | A predikcióban a pontosság attól függ, hogy egy adott ragadozó mennyire tudja kitalálni az új adatok predikált attribútumának értékét. |
| Modell | |
| A kategória címkéinek megtalálásához egy modellt vagy osztályozót készítenek. | Olyan modellt vagy előrejelzőt állítanak össze, amely megjósolja a folytonosan értékelt függvényt vagy a rendezett értéket. |
| A modell szinonimái | |
| A besorolás során a modell osztályozónak nevezhető. | A predikcióban a modell prediktorként ismerhető meg. |
Összegzés - Osztályozás és előrejelzés
Az értelmes információk kinyerése egy hatalmas adathalmazból adatbányászatnak nevezhető. Ez a cikk az adatelemzés két módszerét tárgyalja az adatbányászatban, például az osztályozást és a predikciót. A sebesség, a méretezhetőség és a robusztusság jelentős tényező a besorolási és előrejelzési módszerekben. Az osztályozás az új megfigyelés kategóriájának vagy osztálycímkéjének azonosításának folyamata, amelyhez tartozik. A predikáció az új megfigyeléshez szükséges hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata. Ez a különbség az osztályozás és a predikció között.
