Diferența cheie – Clasificare vs Predicție
Clasificarea și predicarea sunt doi termeni asociați cu data mining. 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 prelucrate pentru a obține informații utile. Miningul de date 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 data mining. Acest articol discută diferența dintre clasificare și predicare. Clasificarea este procesul de identificare a categoriei sau etichetei de clasă a noii observații căreia îi aparține. Predicația este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Aceasta este diferența cheie dintre clasificare și predicție. Predicația nu se referă la eticheta clasei ca în clasificare.
Ce este clasificarea?
Clasificarea este 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 antrenament include datele de intrare și etichetele de clasă asociate acestora. 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 neuronală. În clasificare, atunci când modelului îi sunt date date neetichetate, acesta ar trebui să găsească clasa căreia îi aparține. Noile date furnizate modelului sunt setul de date de testare.
Clasificarea este procesul de clasificare a unei înregistrări. Un exemplu simplu de clasificare este verificarea dacă plouă sau nu. Răspunsul poate fi fie da, fie nu. Deci, există un anumit număr de opțiuni. Uneori pot fi mai mult de două clase de clasificat. Aceasta se numește clasificare multiclasă. 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 categorială. Etichetele sunt riscante sau sigure.
Ce este predicția?
Un alt proces de analiză a datelor este predicția. Este folosit pentru a găsi o ieșire numerică. La fel ca și în clasificare, setul de date de antrenament conține intrările și valorile numerice de ieșire corespunzătoare. Conform setului de date de antrenament, 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 de clasă. Modelul prezice o funcție cu valori continue sau o valoare ordonată.
Regresia este folosită în general pentru predicare. Predicarea valorii unei case în funcție de fapte precum numărul de camere, suprafața totală etc. este un exemplu de predicare. O companie poate găsi suma 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 Predicarea sunt forme de analiză a datelor utilizate în extragerea datelor
Care este diferența dintre clasificare și predicție?
Clasificare vs predicție |
|
| Clasificarea este procesul de identificare cărei categorii îi aparține o nouă observație pe baza unui set de date de antrenament care conține observații a căror apartenență la categorie este cunoscută. | Predicarea este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. |
| Precizie | |
| În clasificare, acuratețea depinde de găsirea corectă a etichetei clasei. | În predicție, acuratețea depinde de cât de bine poate un predicator dat să ghicească valoarea unui atribut predicat pentru date noi. |
| Model | |
| Se construiește un model sau un clasificator pentru a găsi etichetele categoriale. | Se va construi un model sau un predictor care prezice o funcție cu valori continue sau o valoare ordonată. |
| Sinonime pentru modelul | |
| În clasificare, modelul poate fi cunoscut sub numele de clasificator. | În predicție, modelul poate fi cunoscut drept predictor. |
Rezumat – Clasificare vs Predicție
Extragerea de informații semnificative dintr-un set uriaș de date este cunoscută sub numele de data mining. Acest articol discută două metode de analiză a datelor în data mining, 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 noii observații căreia îi aparține. Predicația este procesul de identificare a datelor numerice lipsă sau indisponibile pentru o nouă observație. Aceasta este diferența dintre clasificare și predicare.
