Galvenā atšķirība - klasifikācija pret prognozēšanu
Klasifikācija un predikācija ir divi termini, kas saistīti ar datu ieguvi. Dati ir svarīgi gandrīz visām organizācijām, lai palielinātu peļņu un izprastu tirgu. Vienkāršiem datiem nav lielas vērtības. Tāpēc dati ir jāapstrādā, lai iegūtu noderīgu informāciju. Datu ieguve ir tehnoloģija, kas iegūst informāciju no liela datu apjoma. Tas palīdz iegūt plašu izpratni par datiem. Daži datu ieguves pielietojumi ir tirgus analīze, ražošanas kontrole un krāpšanas atklāšana. Klasifikācija un prognoze ir divi termini, kas saistīti ar datu ieguvi. Šajā rakstā ir apskatīta atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju. Klasifikācija ir jaunā novērojuma kategorijas vai klases marķējuma identificēšanas process, kuram tas pieder. Prognozēšana ir process, kurā tiek identificēti trūkstošie vai nepieejamie skaitliskie dati jaunam novērojumam. Tā ir galvenā atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju. Predikācija neattiecas uz klases marķējumu, tāpat kā klasifikācijā.
Kas ir klasifikācija?
Klasifikācija ir jauna novērojuma kategorijas vai klases apzīmējuma identificēšana. Pirmkārt, datu kopa tiek izmantota kā apmācības dati. Algoritmam tiek dota ievaddatu kopa un atbilstošās izejas. Tātad apmācības datu kopa ietver ievades datus un ar tiem saistītās klašu etiķetes. Izmantojot apmācību datu kopu, algoritms iegūst modeli vai klasifikatoru. Atvasinātais modelis var būt lēmumu koks, matemātiskā formula vai neironu tīkls. Klasifikācijā, kad modelim tiek doti nemarķēti dati, tam jāatrod klase, kurai tas pieder. Modelim sniegtie jaunie dati ir testa datu kopa.
Klasifikācija ir ieraksta klasificēšanas process. Viens vienkāršs klasifikācijas piemērs ir pārbaudīt, vai līst vai nē. Atbilde var būt jā vai nē. Tātad ir noteikts skaits izvēles iespēju. Dažreiz var klasificēt vairāk nekā divas klases. To sauc par vairāku klašu klasifikāciju. Reālajā dzīvē bankai ir jāanalizē, vai kredīta izsniegšana konkrētam klientam ir riskanti vai nē. Šajā piemērā ir izveidots modelis, lai atrastu kategorisko apzīmējumu. Etiķetes ir riskantas vai drošas.
Kas ir Predication?
Cits datu analīzes process ir predikācija. To izmanto, lai atrastu skaitlisku izvadi. Tāpat kā klasifikācijā, apmācības datu kopa satur ievades un atbilstošās skaitliskās izvades vērtības. Saskaņā ar apmācības datu kopu algoritms iegūst modeli vai prognozētāju. Kad tiek sniegti jaunie dati, modelim jāatrod skaitliska izvade. Atšķirībā no klasifikācijas šai metodei nav klases etiķetes. Modelis paredz nepārtrauktas vērtības funkciju vai sakārtotu vērtību.
Regresiju parasti izmanto predikācijai. Mājas vērtības prognozēšana atkarībā no tādiem faktiem kā istabu skaits, kopējā platība utt. ir prognozēšanas piemērs. Uzņēmums var uzzināt naudas summu, ko klients iztērējis pārdošanas laikā. Tas ir arī prognozēšanas piemērs.
Kāda ir līdzība starp klasifikāciju un predikāciju?
Gan klasifikācija, gan prognozēšana ir datu analīzes veidi, ko izmanto datu ieguvē
Kāda ir atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju?
Klasifikācija pret predikāciju |
|
| Klasifikācija ir process, kurā tiek noteikts, pie kuras kategorijas jauns novērojums pieder, pamatojoties uz apmācību datu kopu, kurā ir novērojumi, kuru piederība kategorijai ir zināma. | Predikācija ir trūkstošo vai nepieejamo skaitlisko datu identificēšanas process jaunam novērojumam. |
| Precizitāte | |
| Klasifikācijas precizitāte ir atkarīga no tā, vai ir pareizi atrasta klases etiķete. | Predikācijā precizitāte ir atkarīga no tā, cik labi konkrētais predikators var uzminēt predikāta atribūta vērtību jauniem datiem. |
| Modelis | |
| Modelis vai klasifikators ir izveidots, lai atrastu kategoriskas etiķetes. | Tiks izveidots modelis vai prognozētājs, kas prognozē nepārtrauktas vērtības funkciju vai sakārtotu vērtību. |
| Sinonīmi modelim | |
| Klasifikācijā modeli var saukt par klasifikatoru. | Predikācijā modeli var saukt par prognozētāju. |
Kopsavilkums - klasifikācija pret prognozēšanu
Jēgīgas informācijas iegūšana no milzīgas datu kopas ir zināma kā datu ieguve. Šajā rakstā ir aplūkotas divas datu analīzes metodes datu ieguvē, piemēram, klasifikācija un prognozēšana. Ātrums, mērogojamība un robustums ir nozīmīgi faktori klasifikācijas un prognozēšanas metodēs. Klasifikācija ir jaunā novērojuma kategorijas vai klases marķējuma identificēšanas process, kuram tas pieder. Prognozēšana ir process, kurā tiek identificēti trūkstošie vai nepieejamie skaitliskie dati jaunam novērojumam. Tā ir atšķirība starp klasifikāciju un predikāciju.
