Diferența dintre clasificare și predicție

Diferența cheie - clasificarea vs prezicere
 

Clasificarea și predicția 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. Mineritul de date este tehnologia care extrage informații dintr-o cantitate mare de date. Aceasta ajută la obținerea unei înțelegeri largi a datelor. Unele aplicații ale minelor de date sunt analiza pieței, controlul producției și detectarea fraudei. Clasificarea și predicția sunt doi termeni asociați cu extragerea datelor. Acest articol discută diferența dintre clasificare și predare. Clasificarea este procesul de identificare a categoriei sau etichetei de clasă a noii observații din care face parte. Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Asta este diferența principală dintre clasificare și predare. Predicția nu se referă la eticheta de clasă ca la clasificare.

CUPRINS

1. Prezentare generală și diferență cheie
2. Ce este Clasificarea
3. Ce este Predicția
4. Asemănări între clasificare și predicție
5. Comparație comparativă comparativă - clasificare vs predicție în formă tabulară
6. rezumat

Ce este Clasificarea?

Clasificarea este aceea de a identifica categoria sau eticheta de clasă a unei noi observații. În primul rând, un set de date este folosit 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 un clasificator. Modelul derivat poate fi un arbore de decizie, o formulă matematică sau o rețea neurală. În clasificare, atunci când modelul este dat cu date neetichetate, ar trebui să găsească clasa din care face parte. Noile date furnizate modelului reprezintă 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. Asta se numeste clasificarea multiclass. În viața reală, banca trebuie să analizeze dacă acordarea unui împrumut unui anumit client este riscantă sau nu. În acest exemplu, un model este construit pentru a găsi eticheta categorică. Etichetele sunt riscante sau sigure.

Ce este Predicarea?

Un alt proces de analiză a datelor este predicarea. Este folosit pentru a găsi o ieșire numerică. La fel ca și în clasificare, setul de date de instruire conține intrările și valorile numerice de ieșire corespunzătoare. Conform setului de date de antrenament, algoritmul derivă modelul sau un predictor. Atunci când sunt date noile date, modelul ar trebui să găsească o ieșire numerică. Spre deosebire de clasificare, această metodă nu are eticheta de clasă. Modelul prezice o funcție cu valoare continuă sau o valoare ordonată.

Regresia este folosită în general pentru predicare. Predicarea valorii unei case în funcție de fapte, cum ar fi numărul de camere, suprafața totală etc. este un exemplu pentru predicare. O companie ar putea găsi cantitatea de bani cheltuită de client în timpul unei vânzări. Acesta este și un exemplu de predicție.

Care este asemănarea dintre clasificare și predicție?

• Atât clasificarea, cât și predicția sunt forme de analiză a datelor utilizate în exploatarea datelor.

Care este diferența dintre clasificare și predicție?

Clasificare vs Predicare
Clasificarea este procesul de identificare a categoriei în care aparține o nouă observație pe baza unui set de date de antrenament care conține observații a căror categorie de membri 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 de clasă.	În predicție, precizia depinde de cât de bine poate un predicator dat să ghicească valoarea unui atribut predicat pentru date noi.
Model
Un model sau un clasificator 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 ca clasificator.	În predicție, modelul poate fi cunoscut ca predictor.

rezumat - Clasificarea vs prezicere

Extragerea informațiilor semnificative dintr-un set imens de date este cunoscută sub numele de date mining. Acest articol discută două metode de analiză a datelor în mineritul de date, cum ar fi clasificarea și predarea. Viteza, scalabilitatea și robustețea sunt factori considerabili în metodele de clasificare și predicție. Clasificarea este procesul de identificare a categoriei sau etichetei de clasă a noii observații din care face parte. Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Aceasta este diferența dintre clasificare și predare.

Referinţă:

1. Puncte, Tutoriale. "Clasificarea și predicția minelor de date.", Tutoriale punct, 8 ianuarie 2018. Disponibil aici  
2. "Clasificarea statistică". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6 martie 2018. Disponibil aici 

Datorită fotografiei:

1. "2729773" de GDJ (Domeniul Public) prin pixabay