Diferența cheie - Clasificare vs Predicție
Clasificarea și predicarea sunt doi termeni asociați cu extragerea datelor. Datele sunt importante pentru aproape toată organizația pentru a crește profiturile și pentru a înțelege piața. Datele simple nu au prea multă valoare. Prin urmare, datele ar trebui procesate pentru a obține informații utile. Exploatarea datelor este tehnologia care extrage informații dintr-o cantitate mare de date. Ajută la o înțelegere largă a datelor. Unele aplicații ale exploatării datelor sunt analiza pieței, controlul producției și detectarea fraudelor. Clasificarea și predicarea sunt doi termeni asociați cu extragerea datelor. Acest articol discută diferența dintre clasificare și predicție. Clasificarea este procesul de identificare a categoriei sau etichetei clasei noii observații căreia îi aparține. Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Aceasta este diferența cheie între clasificare și predicție. Predicția nu se referă la eticheta clasei ca la clasificare.
CUPRINS
1. Prezentare generală și diferența cheie
2. Ce este clasificarea
3. Ce este predicția
4. Asemănări între clasificare și predicție
5. Comparație cot la cot - Clasificare vs predicție în formă tabelară
6. Rezumat
Ce este clasificarea?
Clasificarea este de a identifica categoria sau eticheta clasei unei noi observații. În primul rând, un set de date este utilizat ca date de antrenament. Setul de date de intrare și ieșirile corespunzătoare sunt date algoritmului. Deci, setul de date de instruire include datele de intrare și etichetele de clasă asociate. Folosind setul de date de antrenament, algoritmul derivă un model sau clasificatorul. Modelul derivat poate fi un arbore de decizie, o formulă matematică sau o rețea neuronală. În clasificare, atunci când modelului i se dau date neetichetate, acesta ar trebui să găsească clasa din care face parte. Noile date furnizate modelului sunt setul de date de testare.
Clasificarea este procesul de clasificare a unei înregistrări. Un exemplu simplu de clasificare este de a verifica dacă plouă sau nu. Răspunsul poate fi fie da, fie nu. Deci, există un anumit număr de alegeri. Uneori pot fi clasificate mai mult de două clase. Aceasta se numește clasificare multiclass. În viața reală, banca trebuie să analizeze dacă acordarea unui împrumut unui anumit client este sau nu riscantă. În acest exemplu, se construiește un model pentru a găsi eticheta categorică. Etichetele sunt riscante sau sigure.
Ce este predicația?
Un alt proces de analiză a datelor este predicția. Este folosit pentru a găsi o ieșire numerică. La fel ca în clasificare, setul de date de instruire conține intrările și valorile de ieșire numerice corespunzătoare. Conform setului de date de instruire, algoritmul derivă modelul sau un predictor. Când sunt date noile date, modelul ar trebui să găsească o ieșire numerică. Spre deosebire de clasificare, această metodă nu are eticheta clasei. Modelul prezice o funcție cu valoare continuă sau o valoare ordonată.
Regresia este utilizată în general pentru predicție. Predicarea valorii unei case în funcție de fapte precum numărul de camere, suprafața totală etc. este un exemplu pentru predicție. O companie ar putea găsi suma de bani cheltuită de client în timpul unei vânzări. Acesta este, de asemenea, un exemplu de predicție.
Care este asemănarea dintre clasificare și predicație?
Atât clasificarea, cât și predicarea sunt forme de analiză a datelor utilizate în extragerea datelor
Care este diferența dintre clasificare și predicație?
Difuzarea articolului din mijloc înainte de tabel
Clasificare vs Predicație |
|
| Clasificarea este procesul de identificare la care categorie aparține o nouă observație pe baza unui set de date de instruire care conține observații a căror categorie este cunoscută. | Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. |
| Precizie | |
| În clasificare, precizia depinde de găsirea corectă a etichetei clasei. | În predicție, acuratețea depinde de cât de bine un predicator dat poate ghici valoarea unui atribut predicat pentru o nouă dată. |
| Model | |
| Un model sau clasificatorul este construit pentru a găsi etichetele categorice. | Se va construi un model sau un predictor care prezice o funcție cu valoare continuă sau o valoare ordonată. |
| Sinonime pentru Model | |
| În clasificare, modelul poate fi cunoscut sub numele de clasificator. | În predicție, modelul poate fi cunoscut sub numele de predictor. |
Rezumat - Clasificare vs Predicție
Extragerea de informații semnificative dintr-un set imens de date este cunoscută sub numele de extragere de date. Acest articol discută două metode de analiză a datelor în extragerea datelor, cum ar fi clasificarea și predicarea. Viteza, scalabilitatea și robustețea sunt factori considerabili în metodele de clasificare și predicție. Clasificarea este procesul de identificare a categoriei sau etichetei clasei pentru noua observație căreia îi aparține. Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Aceasta este diferența dintre clasificare și predicție.
