Video: Atšķirība Starp Klasifikāciju Un Regresiju
2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-09 22:10
Galvenā atšķirība starp klasifikāciju un regresijas koku ir tāda, ka klasifikācijā atkarīgie mainīgie ir kategoriski un nekārtoti, savukārt regresijā atkarīgie mainīgie ir nepārtrauktas vai sakārtotas veselas vērtības.
Klasifikācija un regresija ir mācīšanās paņēmieni, lai izveidotu prognozēšanas modeļus no apkopotajiem datiem. Abas metodes grafiski tiek pasniegtas kā klasifikācijas un regresijas koki, vai drīzāk blokshēmas ar datu sadalījumu pēc katra soļa, pareizāk sakot, “zars” kokā. Šo procesu sauc par rekursīvo sadalīšanu. Tādās jomās kā Mining tiek izmantotas šīs klasifikācijas un regresijas mācīšanās metodes. Šis raksts koncentrējas uz klasifikācijas koku un regresijas koku.
Ieteicams:
Atšķirība Starp Kopu Veidošanu Un Klasifikāciju
Galvenā atšķirība starp klasteru veidošanu un klasifikāciju ir tā, ka klasterošana ir nepieskatīta mācīšanās tehnika, kas grupē līdzīgus gadījumus
Atšķirība Starp Lineāro Un Loģistisko Regresiju
Lineārā vs loģistiskā regresija Statistiskajā analīzē ir svarīgi noteikt attiecības starp pētījumā iesaistītajiem mainīgajiem. Dažreiz
Atšķirība Starp Regresiju Un ANOVA
Regresija pret ANOVA Regresija un ANOVA (dispersijas analīze) ir divas metodes statistikas teorijā, lai analizētu viena mainīgā uzvedību com
Atšķirība Starp Regresiju Un Korelāciju
Regresija pret korelāciju Statistikā ir svarīgi noteikt attiecību starp diviem nejaušiem mainīgiem lielumiem. Tas dod iespēju prognozēt
Atšķirība Starp Taksonomiju Un Klasifikāciju
Taksonomija pret klasifikāciju Komponentu un to funkciju izpratni varētu padarīt ērtu, klasificējot tos dažādos līmeņos