Belangrijkste verschil - Classificatie versus voorspelling
Classificatie en predicatie zijn twee termen die verband houden met datamining. Data is belangrijk voor bijna de hele organisatie om de winst te vergroten en om de markt te begrijpen. Gewone gegevens hebben niet veel waarde. Daarom moeten de gegevens worden verwerkt om nuttige informatie te krijgen. Datamining is de technologie die informatie uit een grote hoeveelheid data haalt. Het helpt om een breed begrip van de gegevens te krijgen. Enkele toepassingen van datamining zijn marktanalyse, productiecontrole en fraudedetectie. De classificatie en voorspelling zijn twee termen die verband houden met datamining. Dit artikel bespreekt het verschil tussen classificatie en voorspelling. Classificatie is het proces van het identificeren van de categorie of het klasselabel van de nieuwe waarneming waartoe deze behoort. Voorspelling is het proces waarbij de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming worden geïdentificeerd. Dat is het belangrijkste verschil tussen classificatie en voorspelling. De predicatie heeft geen betrekking op het klassenlabel zoals bij classificatie.
INHOUD
1. Overzicht en belangrijkste verschil
2. Wat is classificatie
3. Wat is voorspelling
4. Overeenkomsten tussen classificatie en voorspelling
5. Vergelijking naast elkaar - Classificatie versus voorspelling in tabelvorm
6. Samenvatting
Wat is classificatie?
Classificatie is om de categorie of het klassenlabel van een nieuwe waarneming te identificeren. Ten eerste wordt een set gegevens gebruikt als trainingsgegevens. De set invoergegevens en de bijbehorende uitvoer wordt aan het algoritme gegeven. De trainingsgegevensset bevat dus de invoergegevens en de bijbehorende klasse-labels. Met behulp van de trainingsdataset leidt het algoritme een model of de classificator af. Het afgeleide model kan een beslissingsboom, wiskundige formule of een neuraal netwerk zijn. Wanneer bij classificatie een niet-gelabelde gegevens aan het model worden gegeven, moet het de klasse vinden waartoe het behoort. De nieuwe gegevens die aan het model worden verstrekt, zijn de testgegevensset.
Classificatie is het classificeren van een record. Een eenvoudig voorbeeld van classificatie is om te controleren of het regent of niet. Het antwoord kan ja of nee zijn. Er is dus een bepaald aantal keuzes. Soms kunnen er meer dan twee klassen zijn om in te delen. Dat wordt classificatie met meerdere klassen genoemd. In het echte leven moet de bank analyseren of het verstrekken van een lening aan een bepaalde klant al dan niet riskant is. In dit voorbeeld is een model geconstrueerd om het categorische label te vinden. De labels zijn riskant of veilig.
Wat is voorspelling?
Een ander proces van gegevensanalyse is de voorspelling. Het wordt gebruikt om een numerieke uitvoer te vinden. Net als bij classificatie, bevat de trainingsdataset de invoer en de bijbehorende numerieke uitvoerwaarden. Volgens de trainingsdataset leidt het algoritme het model of een voorspeller af. Wanneer de nieuwe gegevens worden gegeven, moet het model een numerieke uitvoer vinden. Anders dan bij classificatie, heeft deze methode geen class-label. Het model voorspelt een continu gewaardeerde functie of geordende waarde.
Regressie wordt over het algemeen gebruikt voor voorspelling. Het voorspellen van de waarde van een huis op basis van feiten zoals het aantal kamers, de totale oppervlakte etc. is een voorbeeld van een voorspelling. Een bedrijf kan het bedrag vinden dat de klant tijdens een verkoop heeft uitgegeven. Dat is ook een voorbeeld voor voorspelling.
Wat is de overeenkomst tussen classificatie en voorspelling?
Zowel classificatie als voorspelling zijn vormen van gegevensanalyse die worden gebruikt bij datamining
Wat is het verschil tussen classificatie en voorspelling?
Diff Artikel Midden voor Tafel
Classificatie versus voorspelling |
|
| Classificatie is het proces waarbij wordt vastgesteld tot welke categorie een nieuwe waarneming behoort op basis van een trainingsdataset met waarnemingen waarvan het categorielidmaatschap bekend is. | Voorspelling is het proces waarbij de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming worden geïdentificeerd. |
| Nauwkeurigheid | |
| Bij classificatie hangt de nauwkeurigheid af van het correct vinden van het klassenlabel. | Bij voorspelling hangt de nauwkeurigheid af van hoe goed een bepaalde predicator de waarde van een voorspeld attribuut voor nieuwe gegevens kan raden. |
| Model | |
| Een model of de classificator wordt geconstrueerd om de categorische labels te vinden. | Er wordt een model of een voorspeller geconstrueerd die een continu gewaardeerde functie of geordende waarde voorspelt. |
| Synoniemen voor het model | |
| Bij classificatie kan het model de classificator worden genoemd. | Bij voorspelling kan het model bekend staan als de voorspeller. |
Samenvatting - Classificatie versus voorspelling
Het extraheren van zinvolle informatie uit een enorme dataset staat bekend als datamining. In dit artikel worden twee methoden voor gegevensanalyse in datamining besproken, zoals classificatie en voorspelling. De snelheid, schaalbaarheid en robuustheid zijn belangrijke factoren bij classificatie- en voorspellingsmethoden. Classificatie is het proces waarbij het categorie- of klassenlabel van de nieuwe waarneming waartoe het behoort, wordt geïdentificeerd. Voorspelling is het proces waarbij de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming worden geïdentificeerd. Dat is het verschil tussen classificatie en predicatie.
