Fő különbség – Osztályozás vs előrejelzés
Az osztályozás és a predikáció az adatbányászathoz kapcsolódó két kifejezés. Az adatok szinte minden szervezet számára fontosak a profit növelése és a piac megértése érdekében. Az egyszerű adatoknak nincs sok értéke. Ezért az adatokat a hasznos információk megszerzése érdekében fel kell dolgozni. Az adatbányászat az a technológia, amely nagy mennyiségű adatból nyeri ki az információkat. Segít az adatok széles körű megértésében. Az adatbányászat egyes alkalmazásai a piacelemzés, a gyártásellenőrzés és a csalások felderítése. Az osztályozás és a predikáció az adatbányászathoz kapcsolódó két kifejezés. Ez a cikk az osztályozás és a predikáció közötti különbséget tárgyalja. Az osztályozás az új megfigyelés azon kategóriájának vagy osztálycímkéjének azonosítási folyamata, amelyhez tartozik. A predikáció a hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata egy új megfigyeléshez. Ez a legfontosabb különbség az osztályozás és az előrejelzés között. Az állítás nem vonatkozik az osztálycímkére, mint az osztályozásnál.
Mi az osztályozás?
Az osztályozás célja egy új megfigyelés kategóriájának vagy osztálycímkéjének azonosítása. Először egy adathalmazt használunk edzési adatként. A bemeneti adatok halmazát és a megfelelő kimeneteket az algoritmus kapja meg. Tehát a betanítási adatkészlet tartalmazza a bemeneti adatokat és a hozzájuk tartozó osztálycímkéket. A betanítási adatkészlet felhasználásával az algoritmus levezet egy modellt vagy az osztályozót. A származtatott modell lehet döntési fa, matematikai képlet vagy neurális hálózat. Az osztályozás során, amikor címkézetlen adatot adunk a modellnek, meg kell találnia azt az osztályt, amelyhez tartozik. A modellhez biztosított új adat a tesztadatkészlet.
Az osztályozás a rekordok osztályozásának folyamata. Az osztályozás egyik egyszerű példája annak ellenőrzése, hogy esik-e vagy sem. A válasz lehet igen vagy nem. Tehát bizonyos számú választási lehetőség van. Néha kettőnél több osztályt is be kell sorolni. Ezt többosztályos osztályozásnak hívják. A való életben a banknak elemeznie kell, hogy egy adott ügyfélnek hitelt adni kockázatos-e vagy sem. Ebben a példában egy modellt hozunk létre a kategorikus címke megtalálásához. A címkék kockázatosak vagy biztonságosak.
Mi az a predikáció?
Az adatelemzés másik folyamata a predikáció. Számszerű kimenet megkeresésére szolgál. Ugyanúgy, mint az osztályozásnál, a betanítási adatkészlet tartalmazza a bemeneteket és a megfelelő numerikus kimeneti értékeket. A betanítási adatkészletnek megfelelően az algoritmus levezeti a modellt vagy egy előrejelzőt. Az új adatok megadásakor a modellnek numerikus kimenetet kell találnia. Az osztályozástól eltérően ez a metódus nem rendelkezik osztálycímkével. A modell folyamatos értékű függvényt vagy rendezett értéket jósol.
A regressziót általában predikációra használják. Egy ház értékének előrejelzése olyan tények függvényében, mint a szobák száma, a teljes terület stb., jó példa az előrejelzésre. Előfordulhat, hogy egy vállalat megtudja, mennyi pénzt költött az ügyfél az eladás során. Ez is egy példa az előrejelzésre.
Mi a hasonlóság az osztályozás és a predikáció között?
Mind az osztályozás, mind a predikáció az adatbányászatban használt adatelemzési formák
Mi a különbség az osztályozás és az előrejelzés között?
Osztályozás vs predikáció |
|
| A besorolás az a folyamat, amelynek során az ismert kategóriájú megfigyeléseket tartalmazó betanítási adatkészlet alapján azonosítjuk, hogy egy új megfigyelés melyik kategóriába tartozik. | A predikáció a hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata egy új megfigyeléshez. |
| Pontosság | |
| Az osztályozásnál a pontosság attól függ, hogy helyesen találjuk-e meg az osztálycímkét. | A predikáció során a pontosság attól függ, hogy egy adott predikátor mennyire tudja kitalálni egy predikált attribútum értékét egy új adathoz. |
| Modell | |
| A modell vagy az osztályozó úgy van megszerkesztve, hogy megtalálja a kategorikus címkéket. | Egy olyan modell vagy prediktor készül, amely egy folytonos értékű függvényt vagy rendezett értéket jósol. |
| A modell szinonimái | |
| Az osztályozásban a modellt osztályozóként ismerhetjük. | A predikációban a modell prediktorként ismert. |
Összefoglaló – Osztályozás vs előrejelzés
Az értelmes információk kinyerése egy hatalmas adathalmazból adatbányászatnak nevezik. Ez a cikk két adatelemzési módszert tárgyal az adatbányászatban, például az osztályozást és a predikációt. A sebesség, a méretezhetőség és a robusztusság jelentős tényezők az osztályozási és előrejelzési módszerekben. Az osztályozás az új megfigyelés azon kategóriájának vagy osztálycímkéjének azonosítási folyamata, amelyhez az tartozik. A predikáció a hiányzó vagy nem elérhető numerikus adatok azonosításának folyamata egy új megfigyeléshez. Ez a különbség az osztályozás és az állítás között.
