Nyckelskillnad - Klassificering mot förutsägelse
Klassificering och predikation är två termer associerade med datautvinning. Uppgifter är viktiga för nästan hela organisationen för att öka vinsten och förstå marknaden. Vanliga data har inte mycket värde. Därför bör uppgifterna behandlas för att få användbar information. Datautvinning är tekniken som extraherar information från en stor mängd data. Det hjälper till att få en bred förståelse för data. Vissa tillämpningar av datautvinning är marknadsanalys, produktionskontroll och upptäckt av bedrägerier. Klassificeringen och predikationen är två termer associerade med data mining. Denna artikel diskuterar skillnaden mellan klassificering och predikation. Klassificering är processen att identifiera kategorin eller klassetiketten för den nya observation som den tillhör. Predikation är processen att identifiera saknade eller otillgängliga numeriska data för en ny observation. Det är den viktigaste skillnaden mellan klassificering och predikation. Predikationen berör inte klassetiketten som i klassificeringen.
INNEHÅLL
1. Översikt och nyckelskillnad
2. Vad är klassificering
3. Vad är förutsägelse
4. Likheter mellan klassificering och förutsägelse
5. Jämförelse sida vid sida - Klassificering vs förutsägelse i tabellform
6. Sammanfattning
Vad är klassificering?
Klassificering är att identifiera kategorin eller klassetiketten för en ny observation. Först används en uppsättning data som träningsdata. Uppsättningen ingångsdata och motsvarande utgångar ges till algoritmen. Så innehåller träningsdatasatsen indata och tillhörande klassetiketter. Med hjälp av träningsdataset hämtar algoritmen en modell eller klassificeraren. Den härledda modellen kan vara ett beslutsträd, matematisk formel eller ett neuralt nätverk. När en omärkt data ges till modellen ska den i klassificeringen hitta den klass som den tillhör. De nya data som tillhandahålls till modellen är testdatauppsättningen.
Klassificering är processen att klassificera en post. Ett enkelt exempel på klassificering är att kontrollera om det regnar eller inte. Svaret kan antingen vara ja eller nej. Så det finns ett visst antal val. Ibland kan det finnas mer än två klasser att klassificera. Det kallas multiklassklassificering. I verkliga livet måste banken analysera om det är riskabelt att ge ett lån till en viss kund. I det här exemplet konstrueras en modell för att hitta den kategoriska etiketten. Etiketterna är riskabla eller säkra.
Vad är predikation?
En annan process för dataanalys är predikationen. Den används för att hitta en numerisk utdata. Samma som i klassificeringen innehåller träningsdataset ingångarna och motsvarande numeriska utgångsvärden. Enligt träningsdataset härleder algoritmen modellen eller en prediktor. När de nya uppgifterna ges ska modellen hitta en numerisk utdata. Till skillnad från klassificeringen har denna metod inte klassetiketten. Modellen förutsäger en kontinuerligt värderad funktion eller ordnat värde.
Regression används vanligtvis för predikation. Predikera värdet på ett hus beroende på fakta som antal rum, den totala ytan etc. är ett exempel för predikation. Ett företag kan hitta mängden pengar som kunden spenderar under en försäljning. Det är också ett exempel för förutsägelse.
Vad är likheten mellan klassificering och predikation?
Både klassificering och predikation är former av dataanalyser som används vid datamining
Vad är skillnaden mellan klassificering och predikation?
Skilja artikeln mitt före bordet
Klassificering vs predikation |
|
| Klassificering är processen att identifiera till vilken kategori en ny observation tillhör baserat på en träningsdatamängd som innehåller observationer vars kategorimedlemskap är känt. | Predikation är processen att identifiera saknade eller otillgängliga numeriska data för en ny observation. |
| Noggrannhet | |
| I klassificeringen beror noggrannheten på att hitta klassetiketten korrekt. | I predikation beror noggrannheten på hur väl en given predikator kan gissa värdet av ett predikerat attribut för en ny data. |
| Modell | |
| En modell eller klassificerare är konstruerad för att hitta de kategoriska etiketterna. | En modell eller en prediktor kommer att konstrueras som förutsäger en kontinuerligt värderad funktion eller ordnat värde. |
| Synonymer för modellen | |
| I klassificeringen kan modellen kallas klassificeraren. | I predikation kan modellen kallas prediktor. |
Sammanfattning - Klassificering vs förutsägelse
Att extrahera meningsfull information från en enorm datamängd kallas data mining. Den här artikeln diskuterar två metoder för dataanalys vid datautvinning, såsom klassificering och predikation. Hastighet, skalbarhet och robusthet är betydande faktorer i klassificerings- och förutsägelsemetoder. Klassificering är processen för att identifiera kategorin eller klassetiketten för den nya observationen som den tillhör. Predikation är processen att identifiera saknade eller otillgängliga numeriska data för en ny observation. Det är skillnaden mellan klassificering och predikation.
