Ero luokituksen ja ennusteen välillä

Avainero - luokittelu vs. ennustus
 

Luokittelu ja ennustaminen ovat kaksi termiä, jotka liittyvät tiedon louhintaan. Tiedot ovat tärkeitä melkein kaikille organisaatioille voittojen kasvattamiseksi ja markkinoiden ymmärtämiseksi. Tavallisella tiedolla ei ole paljon arvoa. Siksi tiedot on käsiteltävä hyödyllisen tiedon saamiseksi. Tiedonlouhinta on tekniikka, joka purkaa tietoa suuresta määrästä dataa. Se auttaa ymmärtämään tietoja laajasti. Jotkut tiedon louhinnan sovellukset ovat markkina-analyysi, tuotannon hallinta ja petosten havaitseminen. Luokittelu ja ennustaminen ovat kaksi termiä, jotka liittyvät tiedon louhintaan. Tässä artikkelissa tarkastellaan luokituksen ja ennusteen eroa. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan sen uuden havainnon luokka tai luokan etiketti, johon se kuuluu. Ennustaminen on puuttuvien tai puuttuvien numeeristen tietojen tunnistamisprosessi uudelle havainnolle. Tuo on keskeinen ero luokittelu ja ennustaminen. Ennuste ei koske luokan etikettiä kuin luokittelussa.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on luokittelu
3. Mikä on ennustus
4. Luokittelujen ja ennusteiden yhtäläisyydet
5. Vertailu rinnakkain - luokittelu vs. ennustaminen taulukkomuodossa
6. Yhteenveto

Mikä on luokittelu?

Luokituksella tarkoitetaan uuden havainnon luokan tai luokan merkinnän tunnistamista. Ensinnäkin tietojoukkoa käytetään harjoitustietoina. Tulotietojoukko ja vastaavat lähdöt annetaan algoritmille. Joten, harjoitustietojoukko sisältää tulotiedot ja niihin liittyvät luokan etiketit. Koulutustietoaineistoa käyttämällä algoritmi johtaa mallin tai luokittelijan. Johdettu malli voi olla päätöksentekopuu, matemaattinen kaava tai hermoverkko. Luokittelussa, kun mallille annetaan leimaamattomat tiedot, sen tulisi löytää luokka, johon se kuuluu. Uusi malliin toimitettu data on testitiedot.

Luokittelu on tietueen luokitteluprosessi. Yksi yksinkertainen esimerkki luokituksesta on tarkistaa sataako vai ei. Vastaus voi olla joko kyllä ​​tai ei. Joten, on olemassa tietty määrä valintoja. Joskus luokittelemiseen voi olla enemmän kuin kaksi luokkaa. Sitä kutsutaan moniluokkainen luokittelu. Todellisessa elämässä pankin on analysoitava, onko lainan myöntäminen tietylle asiakkaalle riskialtista. Tässä esimerkissä malli on rakennettu etsimään kategorinen merkki. Etiketit ovat vaarallisia tai turvallisia.

Mikä on ennakointi?

Toinen tietojen analysointiprosessi on ennustus. Sitä käytetään numerolähtön löytämiseen. Sama kuin luokittelussa, harjoitustiedot sisältävät tulot ja vastaavat numeeriset lähtöarvot. Harjoitteluaineiston mukaan algoritmi johtaa mallin tai ennustajan. Kun uusi tieto annetaan, mallin tulisi löytää numeerinen lähtö. Toisin kuin luokittelussa, tällä menetelmällä ei ole luokkamerkkiä. Malli ennustaa jatkuvan arvon funktion tai tilatun arvon.

Regressiota käytetään yleensä ennustamiseen. Talon arvon ennustaminen tosiseikkojen kuten huoneiden lukumäärän, kokonaispinta-alan jne. Perusteella on esimerkki ennusteesta. Yhtiö saattaa löytää asiakkaan käyttämän rahan määrän myynnin aikana. Se on myös esimerkki ennusteelle.

Mikä on luokituksen ja ennakoinnin samankaltaisuus??

• Sekä luokittelu että ennakointi ovat datan analysoinnin muotoja, joita käytetään datan louhintaan.

Mitä eroa on luokittelulla ja ennakoinnilla??

Luokittelu vs. ennakointi
Luokittelu on prosessi, jolla määritetään, mihin luokkaan uusi havainto kuuluu harjoitustietosarjan perusteella, joka sisältää havaintoja, joiden luokkajäsenyys on tiedossa.	Ennustaminen on puuttuvien tai puuttuvien numeeristen tietojen tunnistamisprosessi uudelle havainnolle.
tarkkuus
Luokittelussa tarkkuus riippuu luokkamerkinnän löytämisestä oikein.	Ennustamisessa tarkkuus riippuu siitä, kuinka hyvin jokin ennustaja osaa arvata uuden datan ennustetun ominaisuuden arvon.
Malli
Malli tai luokitin on rakennettu etsimään kategoriamerkkejä.	Rakennetaan malli tai ennustaja, joka ennustaa jatkuvan arvon funktion tai tilatun arvon.
Synonyymit malliin
Luokittelussa malli voidaan tunnistaa luokittelijana.	Ennustamisessa malli voidaan kutsua ennustajaksi.

Yhteenveto - Luokittelu vs. ennustus

Merkityksellisen tiedon poimiminen valtavasta tietojoukosta tunnetaan datan louhintana. Tässä artikkelissa käsitellään kahta tietojen analysointimenetelmää tiedon louhinnassa, kuten luokittelu ja ennustaminen. Nopeus, skaalautuvuus ja tukevuus ovat merkittäviä tekijöitä luokittelu- ja ennustemenetelmissä. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan sen uuden havainnon luokka tai luokan etiketti, johon se kuuluu. Ennustaminen on puuttuvien tai puuttuvien numeeristen tietojen tunnistamisprosessi uudelle havainnolle. Tämä on ero luokituksen ja ennusteen välillä.

Viite:

1.Piste, oppaat. ”Data Mining -luokitus ja ennustukset.”, Tutorials Point, 8. tammikuuta 2018. Saatavilla täältä  
2. ”Tilastollinen luokitus”. wikipedia, Wikimedia Foundation, 6. maaliskuuta 2018. Saatavilla täältä 

Kuvan kohteliaisuus:

1.'2729773 ', kirjoittanut GDJ (Public Domain) pixabayn kautta