Różnica między klasyfikacją a prognozowaniem

Kluczowa różnica - klasyfikacja vs. Prognoza
 

Klasyfikacja i predykcja to dwa terminy związane z eksploracją danych. Dane są ważne dla prawie całej organizacji, aby zwiększyć zyski i zrozumieć rynek. Zwykłe dane nie mają dużej wartości. Dlatego dane powinny być przetwarzane w celu uzyskania użytecznych informacji. Eksploracja danych to technologia, która wyodrębnia informacje z dużej ilości danych. Pomaga uzyskać szerokie zrozumienie danych. Niektóre zastosowania eksploracji danych to analiza rynku, kontrola produkcji i wykrywanie oszustw. Klasyfikacja i predykcja to dwa terminy związane z eksploracją danych. W tym artykule omówiono różnicę między klasyfikacją a predykcją. Klasyfikacja to proces identyfikowania etykiety kategorii lub klasy nowej obserwacji, do której należy. Predykcja to proces identyfikowania brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji. To jest kluczowa różnica między klasyfikacja i predykcja. Ta predykcja nie dotyczy etykiety klasy jak w klasyfikacji.

ZAWARTOŚĆ

1. Przegląd i kluczowa różnica
2. Co to jest klasyfikacja
3. Co to jest prognoza
4. Podobieństwa między klasyfikacją a prognozami
5. Porównanie obok siebie - Klasyfikacja a prognoza w formie tabelarycznej
6. Podsumowanie

Co to jest klasyfikacja?

Klasyfikacja ma na celu identyfikację kategorii lub etykiety klasy nowej obserwacji. Po pierwsze, zestaw danych jest wykorzystywany jako dane treningowe. Zestaw danych wejściowych i odpowiednie dane wyjściowe są przekazywane algorytmowi. Tak więc zestaw danych szkoleniowych zawiera dane wejściowe i związane z nimi etykiety klas. Korzystając ze zbioru danych szkoleniowych, algorytm wyprowadza model lub klasyfikator. Pochodnym modelem może być drzewo decyzyjne, wzór matematyczny lub sieć neuronowa. W klasyfikacji, gdy dane nieoznakowane są przekazywane modelowi, powinien on znaleźć klasę, do której należy. Nowe dane dostarczone do modelu to zestaw danych testowych.

Klasyfikacja to proces klasyfikacji rekordu. Jednym prostym przykładem klasyfikacji jest sprawdzenie, czy pada deszcz, czy nie. Odpowiedź może być tak lub nie. Istnieje więc pewna liczba opcji. Czasami można sklasyfikować więcej niż dwie klasy. To nazywa się klasyfikacja wieloklasowa. W rzeczywistości bank musi przeanalizować, czy udzielenie pożyczki konkretnemu klientowi jest ryzykowne, czy nie. W tym przykładzie konstruowany jest model w celu znalezienia etykiety jakościowej. Etykiety są ryzykowne lub bezpieczne.

Co to jest predykcja?

Kolejnym procesem analizy danych jest predykcja. Służy do znalezienia wyjścia numerycznego. Podobnie jak w klasyfikacji, zestaw danych szkoleniowych zawiera dane wejściowe i odpowiadające im liczbowe wartości wyjściowe. Zgodnie ze szkoleniowym zestawem danych algorytm wyprowadza model lub predyktor. Po podaniu nowych danych model powinien znaleźć dane liczbowe. W przeciwieństwie do klasyfikacji ta metoda nie ma etykiety klasy. Model przewiduje funkcję o wartości ciągłej lub wartość uporządkowaną.

Regresja jest ogólnie stosowana do predykcji. Prognozowanie wartości domu w zależności od faktów, takich jak liczba pokoi, całkowita powierzchnia itp. Jest przykładem predykcji. Firma może znaleźć kwotę wydaną przez klienta podczas sprzedaży. To także przykład przewidywania.

Jakie jest podobieństwo między klasyfikacją a predykcją?

• Zarówno klasyfikacja, jak i predykcja są formami analizy danych wykorzystywanymi w eksploracji danych.

Jaka jest różnica między klasyfikacją a predykcją?

Klasyfikacja a predykcja
Klasyfikacja to proces określania, do której kategorii należy nowa obserwacja na podstawie zbioru danych szkoleniowych zawierających obserwacje, których przynależność do kategorii jest znana.	Predykcja to proces identyfikowania brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji.
Precyzja
W klasyfikacji dokładność zależy od prawidłowego znalezienia etykiety klasy.	W predykcji dokładność zależy od tego, jak dobrze dany predykator może odgadnąć wartość predykowanego atrybutu dla nowych danych.
Model
Model lub klasyfikator jest konstruowany w celu znalezienia etykiet kategorialnych.	Zostanie skonstruowany model lub predyktor, który przewiduje funkcję o wartości ciągłej lub wartość uporządkowaną.
Synonimy dla modelu
W klasyfikacji model można nazwać klasyfikatorem.	W predykcji model może być znany jako predyktor.

streszczenie - Klasyfikacja a Prognoza

Wydobywanie znaczących informacji z ogromnego zestawu danych jest nazywane eksploracją danych. W tym artykule omówiono dwie metody analizy danych w eksploracji danych, takie jak klasyfikacja i predykcja. Szybkość, skalowalność i odporność są znaczącymi czynnikami w metodach klasyfikacji i prognozowania. Klasyfikacja to proces identyfikowania etykiety kategorii lub klasy nowej obserwacji, do której należy. Predykcja to proces identyfikowania brakujących lub niedostępnych danych liczbowych dla nowej obserwacji. To jest różnica między klasyfikacją a predykcją.

Odniesienie:

1.Punkt, samouczki. „Klasyfikacja i prognozowanie wyszukiwania danych”., Tutorials Point, 8 stycznia 2018 r. Dostępne tutaj  
2. „Klasyfikacja statystyczna”. Wikipedia, Fundacja Wikimedia, 6 marca 2018 r. Dostępne tutaj 

Zdjęcie dzięki uprzejmości:

1.'2729773 'przez GDJ (domena publiczna) przez pixabay