Belangrijk verschil – Classificatie versus voorspelling
Classificatie en voorspelling zijn twee termen die verband houden met datamining. Gegevens zijn voor bijna de hele organisatie belangrijk om de winst te vergroten en 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 ha alt. 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 predicatie. Classificatie is het proces van het identificeren van de categorie of het klasselabel van de nieuwe waarneming waartoe deze behoort. Predicatie is het proces van het identificeren van de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming. Dat is het belangrijkste verschil tussen classificatie en voorspelling. De predicatie heeft geen betrekking op het klasselabel zoals in classificatie.
Wat is classificatie?
Classificatie is om de categorie of het klasselabel van een nieuwe waarneming te identificeren. Eerst wordt een set gegevens gebruikt als trainingsgegevens. De set invoergegevens en de bijbehorende uitvoer worden aan het algoritme gegeven. De trainingsgegevensset bevat dus de invoergegevens en de bijbehorende klasselabels. Met behulp van de trainingsdataset leidt het algoritme een model of de classifier af. Het afgeleide model kan een beslisboom, wiskundige formule of een neuraal netwerk zijn. Bij classificatie, wanneer 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 te classificeren. Dat heet multiclass classificatie. In het echte leven moet de bank analyseren of het verstrekken van een lening aan een bepaalde klant riskant is of niet. In dit voorbeeld wordt 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 trainingsgegevensset de invoer en 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. In tegenstelling tot classificatie heeft deze methode niet het klasselabel. Het model voorspelt een functie met continue waarde of geordende waarde.
Regressie wordt over het algemeen gebruikt voor voorspelling. Het voorspellen van de waarde van een huis afhankelijk van de 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 in datamining
Wat is het verschil tussen classificatie en voorspelling?
Classificatie versus voorspelling |
|
| Classificatie is het proces van het identificeren tot welke categorie een nieuwe observatie behoort op basis van een trainingsdataset met observaties waarvan het categorielidmaatschap bekend is. | Predicatie is het proces van het identificeren van de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming. |
| Nauwkeurigheid | |
| Bij classificatie hangt de nauwkeurigheid af van het correct vinden van het klasselabel. | In predicatie hangt de nauwkeurigheid af van hoe goed een bepaalde predicator de waarde van een predicaat attribuut voor een nieuwe data kan raden. |
| Model | |
| Een model of de classificatie is geconstrueerd om de categorische labels te vinden. | Er wordt een model of een voorspeller geconstrueerd die een functie met continue waarde of geordende waarde voorspelt. |
| Synoniemen voor het model | |
| In classificatie kan het model bekend staan als de classifier. | In predicatie kan het model bekend staan als de voorspeller. |
Samenvatting – Classificatie versus voorspelling
Het extraheren van betekenisvolle informatie uit een enorme dataset staat bekend als datamining. Dit artikel bespreekt twee methoden voor data-analyse in datamining, zoals classificatie en predicatie. De snelheid, schaalbaarheid en robuustheid zijn belangrijke factoren in classificatie- en voorspellingsmethoden. Classificatie is het proces van het identificeren van de categorie of het klasselabel van de nieuwe waarneming waartoe deze behoort. Predicatie is het proces van het identificeren van de ontbrekende of niet-beschikbare numerieke gegevens voor een nieuwe waarneming. Dat is het verschil tussen classificatie en voorspelling.
