nyckelskillnad – klassificering vs förutsägelse
Klassificering och predikering är två termer som är associerade med datautvinning. Data är viktigt för nästan hela organisationen för att öka vinsten och för att förstå marknaden. Vanlig data har inte så mycket värde. Därför bör uppgifterna behandlas för att få användbar information. Data mining är tekniken som extraherar information från en stor mängd data. Det hjälper till att få en bred förståelse av data. Vissa tillämpningar av datautvinning är marknadsanalys, produktionskontroll och bedrägeriupptäckt. Klassificeringen och predikationen är två termer förknippade med datautvinning. Den här artikeln diskuterar skillnaden mellan klassificering och predikation. Klassificering är processen att identifiera kategorin eller klassetiketten för den nya observation som den tillhör. Predikering är processen att identifiera de 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.
Vad är klassificering?
Klassificering är att identifiera kategorin eller klassetiketten för en ny observation. Först används en uppsättning data som träningsdata. Uppsättningen av indata och motsvarande utdata ges till algoritmen. Så, träningsdatauppsättningen inkluderar indata och deras tillhörande klassetiketter. Med hjälp av träningsdatauppsättningen härleder algoritmen en modell eller klassificeraren. Den härledda modellen kan vara ett beslutsträd, matematisk formel eller ett neur alt nätverk. Vid klassificering, när en omärkt data ges till modellen, bör den hitta den klass som den tillhör. Den nya data som tillhandahålls till modellen är testdatauppsättningen.
Klassificering är processen för 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 det verkliga livet behöver banken analysera om det är riskabelt att ge ett lån till en viss kund. I det här exemplet är en modell konstruerad 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 indata och motsvarande numeriska utdatavärden. Enligt träningsdataset härleder algoritmen modellen eller en prediktor. När de nya uppgifterna ges ska modellen hitta en numerisk utdata. Till skillnad från klassificering har denna metod inte klassetiketten. Modellen förutsäger en kontinuerligt värderad funktion eller ordnat värde.
Regression används vanligtvis för predikation. Att predicera värdet på ett hus beroende på fakta såsom antal rum, total yta etc. är ett exempel på predikation. Ett företag kan hitta den summa pengar som kunden spenderar under en försäljning. Det är också ett exempel på förutsägelse.
Vad är likheten mellan klassificering och predikation?
Både klassificering och predikation är former av dataanalys som används vid datautvinning
Vad är skillnaden mellan klassificering och predikation?
Klassificering vs Predikering |
|
| Klassificering är processen att identifiera till vilken kategori en ny observation tillhör på basis av en träningsdatauppsättning som innehåller observationer vars kategorimedlemskap är känt. | Predikering är processen att identifiera saknade eller otillgängliga numeriska data för en ny observation. |
| Noggrannhet | |
| Vid klassificering beror noggrannheten på att hitta klassetiketten korrekt. | Vid predikation beror noggrannheten på hur väl en given predikator kan gissa värdet av ett predikat attribut för en ny data. |
| Modell | |
| En modell eller klassificeraren 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 prediktion kan modellen kallas prediktorn. |
Sammanfattning – Klassificering vs förutsägelse
Att extrahera meningsfull information från en enorm datamängd kallas datautvinning. Den här artikeln diskuterar två metoder för dataanalys inom datautvinning, såsom klassificering och predikation. Hastigheten, skalbarheten och robustheten är betydande faktorer i klassificerings- och prediktionsmetoder. Klassificering är processen att identifiera kategorin eller klassetiketten för den nya observationen som den tillhör. Predikering är processen att identifiera de saknade eller otillgängliga numeriska data för en ny observation. Det är skillnaden mellan klassificering och predikation.
