Perbezaan antara klasifikasi dan ramalan

Floyd Lehner

Perbezaan utama - Klasifikasi vs Ramalan

Klasifikasi dan Predication adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Data penting untuk hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasaran. Data biasa tidak mempunyai banyak nilai. Oleh itu, data perlu diproses untuk mendapatkan maklumat berguna. Perlombongan data adalah teknologi yang mengekstrak maklumat dari sejumlah besar data. Ia membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas mengenai data. Beberapa aplikasi perlombongan data adalah analisis pasaran, kawalan pengeluaran dan pengesanan penipuan. Klasifikasi dan prediksi adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Artikel ini membincangkan perbezaan antara klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang mana ia dimiliki. Prediksi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah Perbezaan utama antara Klasifikasi dan Predication. Prediksi tidak membimbangkan label kelas seperti dalam klasifikasi.

Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu klasifikasi
3. Apa itu ramalan
4. Persamaan antara klasifikasi dan ramalan
5. Perbandingan sampingan - klasifikasi vs ramalan dalam bentuk jadual
6. Ringkasan

Apa itu klasifikasi?

Klasifikasi adalah untuk mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru. Pertama, satu set data digunakan sebagai data latihan. Set data input dan output yang sepadan diberikan kepada algoritma. Oleh itu, set data latihan termasuk data input dan label kelas yang berkaitan. Menggunakan dataset latihan, algoritma menghasilkan model atau pengelas. Model yang diperolehi boleh menjadi pokok keputusan, formula matematik atau rangkaian saraf. Dalam klasifikasi, apabila data tidak berlabel diberikan kepada model, ia harus mencari kelas yang dimilikinya. Data baru yang diberikan kepada model adalah set data ujian.

Klasifikasi adalah proses mengklasifikasikan rekod. Satu contoh klasifikasi mudah adalah untuk memeriksa sama ada hujan atau tidak. Jawapannya boleh jadi ya atau tidak. Oleh itu, terdapat sejumlah pilihan. Kadang -kadang terdapat lebih daripada dua kelas untuk mengklasifikasikan. Yang dipanggil Klasifikasi Multiclass. Dalam kehidupan sebenar, bank perlu menganalisis sama ada memberi pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibina untuk mencari label kategori. Labelnya berisiko atau selamat.

Apa itu Predication?

Satu lagi proses penganalisis data adalah prediksi. Ia digunakan untuk mencari output berangka. Sama seperti dalam klasifikasi, dataset latihan mengandungi input dan nilai output berangka yang sepadan. Menurut dataset latihan, algoritma menghasilkan model atau ramalan. Apabila data baru diberikan, model harus mencari output berangka. Tidak seperti dalam klasifikasi, kaedah ini tidak mempunyai label kelas. Model ini meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai yang diperintahkan.

Regresi biasanya digunakan untuk prediksi. Predikat nilai rumah bergantung kepada fakta seperti bilangan bilik, jumlah kawasan dan lain -lain. adalah contoh untuk prediksi. Sebuah syarikat mungkin menemui jumlah wang yang dibelanjakan oleh pelanggan semasa jualan. Itu juga merupakan contoh untuk ramalan.

Apakah persamaan antara klasifikasi dan prediksi?

Kedua -dua klasifikasi dan prediksi adalah bentuk penganalisis data yang digunakan dalam perlombongan data.

Apakah perbezaan antara klasifikasi dan prediksi?

Klasifikasi vs predication
Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori mana, pemerhatian baru milik berdasarkan set data latihan yang mengandungi pemerhatian yang keanggotaan kategori yang diketahui.	Prediksi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru.
Ketepatan
Dalam klasifikasi, ketepatan bergantung pada mencari label kelas dengan betul.	Dalam Predication, ketepatan bergantung pada seberapa baik predikat yang dapat meneka nilai atribut predicated untuk data baru.
Model
Model atau pengelas dibina untuk mencari label kategori.	Model atau peramal akan dibina yang meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai yang diperintahkan.
Sinonim untuk model
Dalam klasifikasi, model ini boleh dikenali sebagai pengelas.	Dalam Predication, model ini boleh dikenali sebagai Predictor.

Ringkasan - Klasifikasi vs Ramalan

Mengekstrak maklumat yang bermakna dari set data yang besar dikenali sebagai perlombongan data. Artikel ini membincangkan dua kaedah penganalisis data dalam perlombongan data seperti klasifikasi dan prediksi. Kelajuan, skalabiliti dan keteguhan adalah faktor yang besar dalam kaedah klasifikasi dan ramalan. Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang dimilikinya. Prediksi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah perbezaan antara klasifikasi dan prediksi.

Rujukan:

1.Titik, tutorial. "Klasifikasi & Ramalan Perlombongan Data.", Tutorial Point, 8 Jan. 2018. Terdapat di sini
2."Klasifikasi Statistik." Wikipedia, Yayasan Wikimedia, 6 Mac. 2018. Terdapat di sini