Sleutelverskil – Klassifikasie vs Voorspelling
Klassifikasie en voorspelling is twee terme wat met data-ontginning geassosieer word. Data is belangrik vir byna die hele organisasie om winste te verhoog en die mark te verstaan. Gewone data het nie veel waarde nie. Daarom moet die data verwerk word om bruikbare inligting te kry. Die data-ontginning is die tegnologie wat inligting uit 'n groot hoeveelheid data onttrek. Dit help om 'n breë begrip van die data te kry. Sommige toepassings van data-ontginning is markontleding, produksiebeheer en bedrogopsporing. Die klassifikasie en voorspelling is twee terme wat met data-ontginning geassosieer word. Hierdie artikel bespreek die verskil tussen klassifikasie en voorspelling. Klassifikasie is die proses om die kategorie of klasetiket van die nuwe waarneming waartoe dit behoort te identifiseer. Predikasie is die proses om die ontbrekende of onbeskikbare numeriese data vir 'n nuwe waarneming te identifiseer. Dit is die belangrikste verskil tussen klassifikasie en voorspelling. Die voorspelling gaan nie oor die klasetiket soos in klassifikasie nie.
Wat is klassifikasie?
Klassifikasie is om die kategorie of die klasetiket van 'n nuwe waarneming te identifiseer. Eerstens word 'n stel data as opleidingsdata gebruik. Die stel insetdata en die ooreenstemmende uitsette word aan die algoritme gegee. Dus, die opleidingsdatastel sluit die invoerdata en hul gepaardgaande klasetikette in. Deur die opleidingsdatastel te gebruik, lei die algoritme 'n model of die klassifiseerder af. Die afgeleide model kan 'n besluitboom, wiskundige formule of 'n neurale netwerk wees. In klassifikasie, wanneer 'n ongemerkte data aan die model gegee word, moet dit die klas vind waaraan dit behoort. Die nuwe data wat aan die model verskaf word, is die toetsdatastel.
Klassifikasie is die proses om 'n rekord te klassifiseer. Een eenvoudige voorbeeld van klassifikasie is om te kyk of dit reën of nie. Die antwoord kan óf ja óf nee wees. So, daar is 'n spesifieke aantal keuses. Soms kan daar meer as twee klasse wees om te klassifiseer. Dit word multiklasklassifikasie genoem. In die werklike lewe moet die bank ontleed of die gee van 'n lening aan 'n spesifieke kliënt riskant is of nie. In hierdie voorbeeld word 'n model gekonstrueer om die kategoriese etiket te vind. Die etikette is riskant of veilig.
Wat is Predikasie?
Nog 'n proses van data-ontleding is die voorspelling. Dit word gebruik om 'n numeriese uitset te vind. Dieselfde as in klassifikasie bevat die opleidingsdatastel die insette en ooreenstemmende numeriese uitsetwaardes. Volgens die opleidingsdatastel lei die algoritme die model of 'n voorspeller af. Wanneer die nuwe data gegee word, behoort die model 'n numeriese uitset te vind. Anders as in klassifikasie, het hierdie metode nie die klasetiket nie. Die model voorspel 'n kontinu-waarde funksie of geordende waarde.
Regressie word gewoonlik vir voorspelling gebruik. Die voorspelling van die waarde van 'n huis na gelang van die feite soos die aantal kamers, die totale oppervlakte ens. is 'n voorbeeld vir voorspelling. 'n Maatskappy kan die hoeveelheid geld wat die kliënt tydens 'n verkoop spandeer, vind. Dit is ook 'n voorbeeld vir voorspelling.
Wat is die ooreenkoms tussen klassifikasie en voorspelling?
Beide Klassifikasie en Predikasie is vorme van data-ontleding wat in data-ontginning gebruik word
Wat is die verskil tussen klassifikasie en voorspelling?
Klassifikasie teen voorspelling |
|
| Klassifikasie is die proses om te identifiseer tot watter kategorie 'n nuwe waarneming behoort op grond van 'n opleidingsdatastel wat waarnemings bevat waarvan die kategorie-lidmaatskap bekend is. | Predikasie is die proses om die ontbrekende of onbeskikbare numeriese data vir 'n nuwe waarneming te identifiseer. |
| Akkuraatheid | |
| In klassifikasie hang die akkuraatheid daarvan af om die klasetiket korrek te vind. | In voorspelling hang die akkuraatheid af van hoe goed 'n gegewe predikator die waarde van 'n gepredikte eienskap vir 'n nuwe data kan raai. |
| Model | |
| 'n Model of die klassifiseerder word gekonstrueer om die kategoriese byskrifte te vind. | 'n Model of 'n voorspeller sal gekonstrueer word wat 'n kontinu-gewaardeerde funksie of geordende waarde voorspel. |
| Sinonieme vir die model | |
| In klassifikasie kan die model bekend staan as die klassifiseerder. | In voorspelling kan die model bekend staan as die voorspeller. |
Opsomming – Klassifikasie vs Voorspelling
Die onttrekking van betekenisvolle inligting uit 'n groot datastel staan bekend as data-ontginning. Hierdie artikel bespreek twee metodes van data-ontleding in data-ontginning soos klassifikasie en voorspelling. Die spoed, skaalbaarheid en robuustheid is aansienlike faktore in klassifikasie en voorspellingsmetodes. Klassifikasie is die proses om die kategorie of klasetiket van die nuwe waarneming waartoe dit behoort te identifiseer. Predikasie is die proses om die ontbrekende of onbeskikbare numeriese data vir 'n nuwe waarneming te identifiseer. Dit is die verskil tussen klassifikasie en voorspelling.
