Forskel mellem klassificering og forudsigelse

Nøgleforskel - Klassificering vs Forudsigelse
 

Klassificering og forudsigelse er to udtryk, der er forbundet med data mining. Data er vigtige for næsten hele organisationen for at øge overskuddet og for at forstå markedet. Almindelige data har ikke meget værdi. Derfor skal dataene behandles for at få nyttige oplysninger. Data mining er den teknologi, der uddrager information fra en stor mængde data. Det hjælper med at få en bred forståelse af dataene. Nogle anvendelser af data mining er markedsanalyse, produktionskontrol og bedrageri afsløring. Klassificering og predikation er to udtryk, der er forbundet med data mining. Denne artikel diskuterer forskellen mellem klassificering og forudsigelse. Klassificering er processen med at identificere kategorien eller klassemærket for den nye observation, den tilhører. Predikation er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation. Det er den vigtigste forskel mellem klassificering og forudsigelse. Prædikationen vedrører ikke klassemærket som i klassificeringen.

INDHOLD

1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er klassificering
3. Hvad er forudsigelse
4. Ligheder mellem klassificering og forudsigelse
5. Sammenligning side ved side - klassificering vs forudsigelse i tabelform
6. Resume

Hvad er klassificering?

Klassificering er at identificere kategorien eller klassemærket for en ny observation. Først bruges et sæt data som træningsdata. Sættet med inputdata og de tilsvarende output gives til algoritmen. Så træningsdatasættet inkluderer inputdataene og deres tilknyttede klassetiketter. Ved hjælp af træningsdatasættet henter algoritmen en model eller klassificeren. Den afledte model kan være et beslutningstræ, matematisk formel eller et neuralt netværk. Ved klassificering, når der gives en umærket data 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 klassificering i flere klasser. I det virkelige liv er banken nødt til at analysere, om det er risikabelt eller ikke 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 forudsigelse?

En anden proces med dataanalyse er predikationen. Det bruges til at finde en numerisk output. Samme som i klassificering indeholder træningsdatasættet input og tilsvarende numeriske outputværdier. I følge træningsdatasættet stammer algoritmen modellen eller en prediktor. Når de nye data gives, skal modellen finde en numerisk output. I modsætning til i klassificering har denne metode ikke klassemærket. Modellen forudsiger en kontinuerligt værdsat funktion eller ordnet værdi.

Regression bruges generelt til predikation. Forudsigelse af værdien af ​​et hus afhængigt af fakta som antallet af værelser, det samlede areal osv. Er et eksempel på forudsigelse. Et firma kan finde det beløb, som kunden har brugt under et salg. Det er også et eksempel på forudsigelse.

Hvad er ligheden mellem klassificering og forudsigelse?

• Både klassificering og forudsigelse er former for dataanalyse, der bruges i data mining.

Hvad er forskellen mellem klassificering og forudsigelse?

Klassificering vs forudsigelse
Klassificering er processen med at identificere til hvilken kategori, en ny observation hører til på grundlag af et træningsdatasæt, der indeholder observationer, hvis kategorimedlemskab er kendt.	Predikation er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation.
Nøjagtighed
Ved klassificering afhænger nøjagtigheden af ​​at finde klassemærket korrekt.	I predikation afhænger nøjagtigheden af, hvor godt en given predikator kan gætte værdien af ​​en prædiceret attribut for en ny data.
Model
En model eller klassificeringsenheden er konstrueret til at finde de kategoriske etiketter.	En model eller en prediktor vil blive konstrueret, der forudsiger en kontinuerligt værdsat funktion eller ordnet værdi.
Synonymer til modellen
Ved klassificering kan modellen kaldes klassificeringsenheden.	I predikation kan modellen være kendt som prediktoren.

Resumé - Klassificering vs Forudsigelse

Udtrækning af meningsfuld information fra et enormt datasæt kaldes data mining. Denne artikel diskuterer to metoder til dataanalyse i data mining, såsom klassificering og predikation. Hastighed, skalerbarhed og robusthed er betydelige faktorer i klassificerings- og forudsigelsesmetoder. Klassificering er processen med at identificere kategorien eller klassemærket for den nye observation, den tilhører. Predikation er processen med at identificere de manglende eller utilgængelige numeriske data til en ny observation. Det er forskellen mellem klassificering og forudsigelse.

Reference:

1.Point, selvstudier. “Data Mining Classification & Prediction.”, Tutorials Point, 8. januar 2018. Findes her  
2. "Statistisk klassificering." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6. mar. 2018. Tilgængelig her 

Billede høflighed:

1.'2729773 'af GDJ (Public Domain) via pixabay