Nøgleforskel – klassificering vs forudsigelse
Klassificering og forudsigelse er to udtryk forbundet med data mining. Data er vigtigt for næsten hele organisationen for at øge profitten og for at forstå markedet. Almindelige data har ikke meget værdi. Derfor bør dataene behandles for at få brugbar information. Data mining er teknologien, der udvinder information fra en stor mængde data. Det hjælper med at få en bred forståelse af dataene. Nogle anvendelser af datamining er markedsanalyse, produktionskontrol og afsløring af svindel. Klassificeringen og prædikationen er to udtryk forbundet med data mining. Denne artikel diskuterer forskellen mellem klassificering og prædikation. Klassificering er processen med at identificere kategorien eller klasseetiketten for den nye observation, som den tilhører. Prædikation er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation. Det er den vigtigste forskel mellem klassificering og prædikation. Prædikationen vedrører ikke klassemærket som i klassifikationen.
Hvad er klassificering?
Klassificering er at identificere kategorien eller klasseetiketten for en ny observation. For det første bruges et sæt data som træningsdata. Sættet af inputdata og de tilsvarende output gives til algoritmen. Så træningsdatasættet inkluderer inputdata og deres tilknyttede klasseetiketter. Ved hjælp af træningsdatasættet udleder algoritmen en model eller klassifikatoren. Den afledte model kan være et beslutningstræ, matematisk formel eller et neur alt netværk. Ved klassificering, når en umærket data gives til modellen, skal den finde den klasse, den tilhører. De nye data, der leveres til modellen, er testdatasættet.
Klassificering er processen med at klassificere en post. Et enkelt eksempel på klassificering er at kontrollere, om det regner eller ej. Svaret kan enten være ja eller nej. Så der er et bestemt antal valg. Nogle gange kan der være mere end to klasser at klassificere. Det kaldes multiklasseklassifikation. I det virkelige liv skal banken analysere, om det er risikabelt at give et lån til en bestemt kunde. I dette eksempel er en model konstrueret til at finde den kategoriske etiket. Etiketterne er risikable eller sikre.
Hvad er prædikation?
En anden proces med dataanalyse er forudsigelsen. Det bruges til at finde et numerisk output. Samme som ved klassificering indeholder træningsdatasættet input og tilsvarende numeriske outputværdier. Ifølge træningsdatasættet udleder algoritmen modellen eller en prædiktor. Når de nye data er givet, skal modellen finde et numerisk output. I modsætning til ved klassificering har denne metode ikke klasseetiketten. Modellen forudsiger en funktion med kontinuerlig værdi eller ordnet værdi.
Regression bruges generelt til forudsigelse. At forudsige værdien af et hus afhængigt af fakta såsom antallet af værelser, det samlede areal osv. er et eksempel på forudsigelse. En virksomhed kan finde det beløb, kunden har brugt under et salg. Det er også et eksempel på forudsigelse.
Hvad er ligheden mellem klassificering og prædikation?
Både klassificering og prædikation er former for dataanalyse, der bruges i datamining
Hvad er forskellen mellem klassificering og prædikation?
Klassificering vs. forudsigelse |
|
| Klassificering er processen med at identificere, hvilken kategori en ny observation tilhører på basis af et træningsdatasæt, der indeholder observationer, hvis kategorimedlemskab er kendt. | Forudsigelse er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation. |
| Nøjagtighed | |
| I klassificering afhænger nøjagtigheden af at finde klasseetiketten korrekt. | I prædikation afhænger nøjagtigheden af, hvor godt en given prædikator kan gætte værdien af en prædikeret attribut for nye data. |
| Model | |
| En model eller klassificeringen er konstrueret til at finde de kategoriske etiketter. | Der vil blive konstrueret en model eller en prædiktor, der forudsiger en funktion med kontinuerlig værdi eller ordnet værdi. |
| Synonymer til modellen | |
| I klassifikationen kan modellen kendes som klassificeringen. | I forudsigelse kan modellen kendes som forudsigeren. |
Opsummering – Klassificering vs forudsigelse
Udtrækning af meningsfuld information fra et enormt datasæt er kendt som datamining. Denne artikel diskuterer to metoder til dataanalyse i datamining, såsom klassificering og prædikation. Hastigheden, skalerbarheden og robustheden er væsentlige faktorer i klassificerings- og forudsigelsesmetoder. Klassificering er processen med at identificere kategorien eller klasseetiketten for den nye observation, som den tilhører. Prædikation er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation. Det er forskellen mellem klassificering og prædikation.
