Ključna razlika – Klasifikacija naspram predviđanja
Klasifikacija i predikacija dva su pojma povezana s rudarenjem podataka. Podaci su važni gotovo svim organizacijama za povećanje profita i razumijevanje tržišta. Obični podaci nemaju veliku vrijednost. Stoga podatke treba obraditi kako bi se dobile korisne informacije. Data mining je tehnologija koja izvlači informacije iz velike količine podataka. Pomaže u boljem razumijevanju podataka. Neke primjene rudarenja podataka su analiza tržišta, kontrola proizvodnje i otkrivanje prijevara. Klasifikacija i predikacija dva su pojma povezana s rudarenjem podataka. Ovaj članak govori o razlici između klasifikacije i predikacije. Klasifikacija je proces identificiranja kategorije ili oznake klase novog opažanja kojem ono pripada. Predikacija je proces identificiranja numeričkih podataka koji nedostaju ili su nedostupni za novo opažanje. To je ključna razlika između klasifikacije i predikacije. Predikcija se ne bavi oznakom klase kao kod klasifikacije.
Što je klasifikacija?
Klasifikacija je identificirati kategoriju ili oznaku klase novog opažanja. Prvo, skup podataka se koristi kao podaci za obuku. Skup ulaznih podataka i odgovarajući izlazi dani su algoritmu. Dakle, skup podataka za obuku uključuje ulazne podatke i njihove pridružene oznake klasa. Koristeći skup podataka za obuku, algoritam izvodi model ili klasifikator. Izvedeni model može biti stablo odlučivanja, matematička formula ili neuronska mreža. U klasifikaciji, kada se modelu daju neoznačeni podaci, on bi trebao pronaći klasu kojoj pripada. Novi podaci dostavljeni modelu su testni skup podataka.
Klasifikacija je postupak klasificiranja zapisa. Jedan jednostavan primjer klasifikacije je provjeriti pada li kiša ili ne. Odgovor može biti ili da ili ne. Dakle, postoji određeni broj izbora. Ponekad može postojati više od dvije klase za klasificiranje. To se zove višeklasna klasifikacija. U stvarnom životu banka treba analizirati je li davanje kredita određenom klijentu rizično ili ne. U ovom primjeru, model je konstruiran za pronalaženje kategoričke oznake. Oznake su rizične ili sigurne.
Što je predikacija?
Još jedan proces analize podataka je predikacija. Koristi se za pronalaženje numeričkog izlaza. Kao i kod klasifikacije, skup podataka za obuku sadrži ulaze i odgovarajuće numeričke izlazne vrijednosti. Prema skupu podataka za obuku, algoritam izvodi model ili prediktor. Kada se zadaju novi podaci, model bi trebao pronaći numerički izlaz. Za razliku od klasifikacije, ova metoda nema oznaku klase. Model predviđa funkciju kontinuirane vrijednosti ili uređenu vrijednost.
Regresija se općenito koristi za predviđanje. Predviđanje vrijednosti kuće ovisno o činjenicama kao što su broj soba, ukupna površina itd. primjer je predviđanja. Tvrtka bi mogla pronaći iznos novca koji je kupac potrošio tijekom prodaje. To je također primjer za predviđanje.
Koja je sličnost između klasifikacije i predviđanja?
I Klasifikacija i Predikacija su oblici analize podataka koji se koriste u rudarenju podataka
Koja je razlika između klasifikacije i predviđanja?
Klasifikacija vs predikacija |
|
| Klasifikacija je proces identificiranja kojoj kategoriji novo opažanje pripada na temelju skupa podataka za obuku koji sadrži opažanja čije je članstvo u kategoriji poznato. | Predikacija je proces identificiranja numeričkih podataka koji nedostaju ili su nedostupni za novo opažanje. |
| Točnost | |
| U klasifikaciji, točnost ovisi o ispravnom pronalaženju oznake klase. | U predviđanju, točnost ovisi o tome koliko dobro dani prediktor može pogoditi vrijednost predviđenog atributa za nove podatke. |
| Model | |
| Model ili klasifikator je konstruiran za pronalaženje kategoričkih oznaka. | Model ili prediktor će se konstruirati koji predviđa funkciju s kontinuiranim vrijednostima ili uređenu vrijednost. |
| Sinonimi za model | |
| U klasifikaciji, model može biti poznat kao klasifikator. | U predikaciji, model može biti poznat kao prediktor. |
Sažetak – Klasifikacija naspram predviđanja
Izdvajanje značajnih informacija iz ogromnog skupa podataka poznato je kao rudarenje podataka. Ovaj članak govori o dvije metode analize podataka u rudarenju podataka, kao što su klasifikacija i predikacija. Brzina, skalabilnost i robusnost značajni su čimbenici u metodama klasifikacije i predviđanja. Klasifikacija je proces identificiranja kategorije ili oznake klase novog opažanja kojem ono pripada. Predikacija je proces identificiranja numeričkih podataka koji nedostaju ili su nedostupni za novo opažanje. To je razlika između klasifikacije i predikacije.
