Galvenā atšķirība - klasifikācija vs prognozēšana
Klasifikācija un predikācija ir divi termini, kas saistīti ar datu iegūšanu. Dati ir svarīgi gandrīz visai organizācijai, lai palielinātu peļņu un izprastu tirgu. Parastajiem datiem nav lielas vērtības. Tāpēc dati jāapstrādā, lai iegūtu noderīgu informāciju. Datu ieguve ir tehnoloģija, kas iegūst informāciju no liela datu apjoma. Tas palīdz iegūt plašu izpratni par datiem. Daži datu ieguves pielietojumi ir tirgus analīze, ražošanas kontrole un krāpšanas atklāšana. Klasifikācija un predikācija ir divi termini, kas saistīti ar datu iegūšanu. Šajā rakstā ir aplūkota atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju. Klasifikācija ir process, lai identificētu jaunā novērojuma kategoriju vai klases etiķeti, kurai tā pieder. Predikācija ir trūkstošo vai nepieejamo skaitlisko datu identificēšanas process jaunam novērojumam. Tā ir galvenā atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju. Predikācija neuztraucas par klases marķējumu tāpat kā klasifikācijā.
SATURS
1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir klasifikācija
3. Kas ir prognozēšana
4. Klasifikācijas un prognozēšanas līdzības
5. Blakus salīdzinājums - klasifikācija vs prognozēšana tabulas veidā
6. Kopsavilkums
Kas ir klasifikācija?
Klasifikācija ir jauna novērojuma kategorijas vai klases etiķetes identificēšana. Pirmkārt, datu kopa tiek izmantota kā apmācības dati. Ievades datu kopa un atbilstošās izejas tiek dotas algoritmam. Tātad apmācības datu kopa ietver ievades datus un ar tiem saistītās klases etiķetes. Izmantojot apmācības datu kopu, algoritms iegūst modeli vai klasifikatoru. Atvasinātais modelis var būt lēmumu koks, matemātiskā formula vai neironu tīkls. Klasifikācijā, kad modelim tiek piešķirti dati bez etiķetes, tam jāatrod klase, kurai tas pieder. Jaunie modelim sniegtie dati ir testa datu kopa.
Klasifikācija ir ieraksta klasificēšanas process. Viens vienkāršs klasifikācijas piemērs ir pārbaudīt, vai līst lietus. Atbilde var būt vai nu jā, vai nē. Tātad, ir noteikts skaits izvēļu. Dažreiz klasificēšanai var būt vairāk nekā divas klases. To sauc par daudzklasīgu klasifikāciju. Reālajā dzīvē bankai ir jāanalizē, vai aizdevuma piešķiršana konkrētam klientam ir riskanta vai nē. Šajā piemērā tiek veidots modelis, lai atrastu kategorisko etiķeti. Etiķetes ir riskantas vai drošas.
Kas ir predikācija?
Cits datu analīzes process ir predikācija. To izmanto, lai atrastu skaitlisku izvadi. Tāpat kā klasifikācijā, apmācības datu kopā ir ievadi un atbilstošās skaitliskās izvades vērtības. Saskaņā ar apmācību datu kopu algoritms iegūst modeli vai prognozētāju. Kad tiek doti jauni dati, modelim jāatrod ciparu izvade. Atšķirībā no klasifikācijas šai metodei nav klases etiķetes. Modelis paredz nepārtrauktas vērtības funkciju vai sakārtotu vērtību.
Regresija parasti tiek izmantota predikācijai. Mājas vērtības prognozēšana atkarībā no faktiem, piemēram, istabu skaita, kopējās platības utt., Ir pareģošanas piemērs. Uzņēmums varētu atrast naudas summu, ko klients iztērējis pārdošanas laikā. Tas ir arī piemērs prognozēšanai.
Kāda ir klasifikācijas un predikācijas līdzība?
Gan klasifikācija, gan predikācija ir datu analīzes formas, ko izmanto datu ieguvē
Kāda ir atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju?
Atšķirīgs raksts vidū pirms tabulas
Klasifikācija pret predikāciju |
|
| Klasifikācija ir process, lai noteiktu, kurai kategorijai pieder jauns novērojums, pamatojoties uz apmācības datu kopu, kurā ir novērojumi, kuru piederība kategorijai ir zināma. | Predikācija ir process, kurā identificē trūkstošos vai nepieejamos skaitliskos datus jaunam novērojumam. |
| Precizitāte | |
| Klasifikācijā precizitāte ir atkarīga no tā, kā pareizi atrast klases etiķeti. | Predikācijā precizitāte ir atkarīga no tā, cik labi konkrētais plēsējs var uzminēt predikēta atribūta vērtību jauniem datiem. |
| Modelis | |
| Lai atrastu kategoriskās etiķetes, tiek izveidots modelis vai klasifikators. | Tiks izveidots modelis vai prognozētājs, kas paredz nepārtraukti vērtētu funkciju vai sakārtotu vērtību. |
| Modeļa sinonīmi | |
| Klasifikācijā modeli var dēvēt par klasifikatoru. | Predikācijā modeli var dēvēt par pareģotāju. |
Kopsavilkums - klasifikācija vs prognozēšana
Nozīmīgas informācijas iegūšana no milzīgas datu kopas ir pazīstama kā datu ieguve. Šajā rakstā ir aplūkotas divas datu analīzes metodes datu ieguvē, piemēram, klasifikācija un predikācija. Ātrums, mērogojamība un izturība ir nozīmīgi klasifikācijas un prognozēšanas metožu faktori. Klasifikācija ir process, kurā identificē tā novērojuma kategoriju vai klases marķējumu, kuram tā pieder. Predikācija ir process, kurā identificē trūkstošos vai nepieejamos skaitliskos datus jaunam novērojumam. Tā ir atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju.
