Pagrindinis skirtumas – klasifikacija ir numatymas
Klasifikacija ir predikacija yra du terminai, susiję su duomenų gavyba. Duomenys yra svarbūs beveik visai organizacijai siekiant padidinti pelną ir suprasti rinką. Paprasti duomenys neturi didelės vertės. Todėl norint gauti naudingos informacijos, duomenys turi būti tvarkomi. Duomenų gavyba yra technologija, kuri išgauna informaciją iš didelio duomenų kiekio. Tai padeda plačiau suprasti duomenis. Kai kurios duomenų gavybos programos yra rinkos analizė, gamybos kontrolė ir sukčiavimo aptikimas. Klasifikacija ir predikacija yra du terminai, susiję su duomenų gavyba. Šiame straipsnyje aptariamas skirtumas tarp klasifikavimo ir predikacijos. Klasifikavimas yra naujo stebėjimo kategorijos arba klasės etiketės, kuriai jis priklauso, identifikavimo procesas. Numatymas – tai trūkstamų arba neprieinamų skaitmeninių duomenų identifikavimo procesas naujam stebėjimui. Tai yra pagrindinis skirtumas tarp klasifikavimo ir numatymo. Predikcija nesusijusi su klasės etikete, kaip ir klasifikacijoje.
Kas yra klasifikacija?
Klasifikacija skirta naujo stebėjimo kategorijai arba klasės etiketei nustatyti. Pirma, duomenų rinkinys naudojamas kaip mokymo duomenys. Įvesties duomenų rinkinys ir atitinkami išėjimai pateikiami algoritmui. Taigi, mokymo duomenų rinkinys apima įvesties duomenis ir su jais susijusias klasių etiketes. Naudodamas mokymo duomenų rinkinį, algoritmas išveda modelį arba klasifikatorių. Išvestinis modelis gali būti sprendimų medis, matematinė formulė arba neuroninis tinklas. Klasifikuojant, kai modeliui pateikiami nepažymėti duomenys, jis turi rasti klasę, kuriai jis priklauso. Nauji modeliui pateikti duomenys yra bandymo duomenų rinkinys.
Klasifikavimas yra įrašo klasifikavimo procesas. Vienas paprastas klasifikavimo pavyzdys yra patikrinti, ar lyja, ar ne. Atsakymas gali būti taip arba ne. Taigi, yra tam tikras pasirinkimas. Kartais gali būti klasifikuojamos daugiau nei dvi klasės. Tai vadinama daugiaklase klasifikacija. Realiame gyvenime bankas turi analizuoti, ar paskolos suteikimas konkrečiam klientui yra rizikingas, ar ne. Šiame pavyzdyje sukurtas modelis kategorinei etiketei rasti. Etiketės yra rizikingos arba saugios.
Kas yra numatymas?
Kitas duomenų analizės procesas yra predikacija. Jis naudojamas norint rasti skaitmeninę išvestį. Kaip ir klasifikuojant, mokymo duomenų rinkinyje yra įvestis ir atitinkamos skaitinės išvesties reikšmės. Pagal mokymo duomenų rinkinį algoritmas išveda modelį arba prognozuotoją. Kai pateikiami nauji duomenys, modelis turi rasti skaitmeninę išvestį. Skirtingai nei klasifikuojant, šis metodas neturi klasės etiketės. Modelis numato nuolatinės reikšmės funkciją arba užsakytą reikšmę.
Regresija paprastai naudojama predikavimui. Numatymo pavyzdys yra namo vertės numatymas, atsižvelgiant į tokius faktus kaip kambarių skaičius, bendras plotas ir kt. Įmonė gali sužinoti pinigų sumą, kurią klientas išleido pardavimo metu. Tai taip pat yra prognozavimo pavyzdys.
Koks yra klasifikavimo ir numatymo panašumas?
Ir klasifikacija, ir numatymas yra duomenų analizės formos, naudojamos duomenų gavyboje
Kuo skiriasi klasifikacija ir numatymas?
Klasifikacija prieš prognozę |
|
| Klasifikavimas – tai procesas, kurio metu nustatoma, kuriai kategorijai naujas stebėjimas priklauso mokymo duomenų rinkiniu, kuriame yra stebėjimų, kurių priklausomybė kategorijai žinoma. | Numatymas – tai trūkstamų arba nepasiekiamų skaitinių duomenų identifikavimo procesas naujam stebėjimui. |
| Tikslumas | |
| Klasifikavimo tikslumas priklauso nuo to, ar teisingai surasite klasės etiketę. | Prognozavimo tikslumas priklauso nuo to, kaip gerai tam tikras predikatorius gali atspėti naujų duomenų predikuoto atributo reikšmę. |
| Modelis | |
| Modelis arba klasifikatorius sukurtas taip, kad būtų galima rasti kategorines etiketes. | Bus sukurtas modelis arba prognozuotojas, numatantis nuolatinės reikšmės funkciją arba užsakytą reikšmę. |
| Modelio sinonimai | |
| Klasifikacijoje modelis gali būti žinomas kaip klasifikatorius. | Predikacijoje modelis gali būti žinomas kaip prognozuotojas. |
Santrauka – klasifikacija prieš numatymą
Reikšmingos informacijos išgavimas iš didžiulio duomenų rinkinio vadinamas duomenų gavyba. Šiame straipsnyje aptariami du duomenų gavybos duomenų analizės metodai, tokie kaip klasifikavimas ir prognozavimas. Greitis, mastelio keitimas ir tvirtumas yra svarbūs klasifikavimo ir prognozavimo metodų veiksniai. Klasifikavimas – tai naujo stebėjimo kategorijos arba klasės etiketės, kuriai jis priklauso, identifikavimo procesas. Numatymas – tai trūkstamų arba neprieinamų skaitmeninių duomenų identifikavimo procesas naujam stebėjimui. Tai yra skirtumas tarp klasifikacijos ir predikacijos.
