Razlika između klasifikacije i predviđanja
Share
Ključne razlike - klasifikacija vs proricanje
Razvrstavanje i predviđanje dva su termina povezana s vađenjem podataka. Podaci su važni gotovo cijeloj organizaciji za povećanje dobiti i razumijevanje tržišta. Obični podaci nemaju veliku vrijednost. Stoga bi se podaci trebali obrađivati kako bi se dobili korisni podaci. Iskopavanje podataka je tehnologija koja izvlači informacije iz velike količine podataka. Pomaže u širokom razumijevanju podataka. Neke primjene podataka su analiza tržišta, kontrola proizvodnje i otkrivanje prijevara. Razvrstavanje i predviđanje dva su termina povezana s vađenjem podataka. Ovaj članak govori o razlici između klasifikacije i predviđanja. Klasifikacija je postupak identifikacije kategorije ili oznake klase novog promatranja kojemu pripada. Predviđanje je postupak identifikacije nedostajućih ili nedostupnih brojčanih podataka za novo promatranje. To je ono ključna razlika između klasifikacija i predviđanje. Predikacija se ne odnosi na oznaku klase poput klasifikacije.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključne razlike
2. Što je klasifikacija
3. Što je predviđanje
4. Sličnosti između klasifikacije i predviđanja
5. Usporedna usporedba - klasifikacija prema predviđanjima u tabelarnom obliku
6. Sažetak
Što je klasifikacija?
Razvrstavanje je identificirati kategoriju ili oznaku klase novog opažanja. Prvo, kao podatak o treningu koristi se skup podataka. Skup ulaznih podataka i odgovarajući izlazi daju se algoritmu. Dakle, skup podataka o treningu uključuje ulazne podatke i pridružene oznake klasa. Korištenjem baze podataka treninga algoritam dobiva model ili klasifikator. Izvedeni model može biti stablo odluke, matematička formula ili neuronska mreža. U klasifikaciji, kad se modelu neoznačeni podaci daju modelu, trebao bi pronaći klasu kojoj pripada. Novi podaci pruženi modelu su testni skupovi podataka.
Klasifikacija je postupak klasificiranja zapisa. Jedan jednostavan primjer klasifikacije je provjeriti pada li kiša ili ne. Odgovor može biti da ili ne. Dakle, postoji određeni broj izbora. Ponekad se može klasificirati više od dvije klase. Tako se zove klasifikacija više klase. U stvarnom životu banka mora analizirati je li davanje zajma određenom kupcu rizično ili ne. U ovom je primjeru napravljen model koji pronalazi kategoričku oznaku. Etikete su rizične ili sigurne.
Što je predviđanje?
Drugi postupak analize podataka je predviđanje. Koristi se za pronalaženje numeričkog izlaza. Isto kao u klasifikaciji, skup podataka za obuku sadrži ulaze i odgovarajuće numeričke izlazne vrijednosti. Prema podatku o treningu, algoritam dobiva model ili prediktora. Kad se daju novi podaci, model bi trebao pronaći numerički izlaz. Za razliku od klasifikacije, ova metoda nema oznaku klase. Model predviđa funkciju s kontinuiranom vrednovanjem ili naredenu vrijednost.
Regresija se općenito koristi za predviđanje. Predviđanje vrijednosti kuće ovisno o činjenicama poput broja soba, ukupne površine itd. Primjer je predviđanja. Tvrtka može pronaći količinu novca koju potroši kupac tijekom prodaje. To je ujedno i primjer predviđanja.
Koja je sličnost klasifikacije i predviđanja?
- I klasifikacija i predviđanje su oblici analize podataka koji se koriste u iskopavanju podataka.
Koja je razlika između klasifikacije i predviđanja?
Klasifikacija vs predviđanje | |
| Klasifikacija je postupak prepoznavanja kojoj kategoriji pripada novo promatranje na temelju skupa podataka o obuci koji sadrži opažanja čija je pripadnost kategoriji poznata. | Predviđanje je postupak identifikacije nedostajućih ili nedostupnih brojčanih podataka za novo promatranje. |
| Točnost | |
| U klasifikaciji točnost ovisi o ispravnom pronalaženju oznake klase. | U predviđanju točnost ovisi o tome koliko dobro dati prediktor može pogoditi vrijednost predodređenog atributa za nove podatke. |
| Model | |
| Model ili klasifikator su konstruirani da pronađu kategoričke oznake. | Izgradit će se model ili prediktor koji predviđa funkciju kontinuiranog vrednovanja ili naručenu vrijednost. |
| Sinonimi za model | |
| U klasifikaciji model može biti poznat kao klasifikator. | U predviđanju model može biti poznat kao prediktor. |
Sažetak - Klasifikacija vs proricanje
Izvlačenje značajnih informacija iz ogromnog skupa podataka poznato je pod nazivom data mining. Ovaj članak govori o dvije metode analize podataka u iskopavanju podataka, kao što su klasifikacija i predviđanje. Brzina, skalabilnost i robusnost značajni su čimbenici u klasifikacijskim i metodama predviđanja. Klasifikacija je postupak identifikacije kategorije ili oznake klase novog promatranja kojemu pripada. Predviđanje je postupak identifikacije nedostajućih ili nedostupnih brojčanih podataka za novo promatranje. To je razlika između klasifikacije i predikcije.
Referenca:
1.Point, Vodiči. „Razvrstavanje i predviđanje podataka“., Tutorials Point, 8. siječnja 2018. Dostupno ovdje
2. "Statistička klasifikacija." Wikipedija, Zaklada Wikimedia, 6. ožujka 2018. Dostupno ovdje
Ljubaznošću slike:
1.'2729773 'autor GDJ (Public Domain) putem pixabay-a
