Avainero – luokittelu vs ennuste
Luokittelu ja predikaatio ovat kaksi tiedon louhintaan liittyvää termiä. Data on tärkeää lähes kaikille organisaatioille tuoton kasvattamiseksi ja markkinoiden ymmärtämiseksi. Pelkällä tiedolla ei ole paljon arvoa. Siksi tietoja tulee käsitellä hyödyllisen tiedon saamiseksi. Tiedonlouhinta on tekniikkaa, joka poimii tietoa suuresta määrästä dataa. Se auttaa saamaan laajan käsityksen tiedoista. Jotkut tiedon louhinnan sovellukset ovat markkina-analyysi, tuotannon valvonta ja petosten havaitseminen. Luokitus ja predikaatio ovat kaksi tiedon louhintaan liittyvää termiä. Tässä artikkelissa käsitellään eroa luokituksen ja predikoinnin välillä. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan uuden havainnon luokka tai luokkamerkintä, johon se kuuluu. Ennuste on prosessi, jossa tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uutta havaintoa varten. Se on avainero luokituksen ja predikoinnin välillä. Predikaatio ei koske luokkamerkintää kuten luokituksessa.
Mikä on luokitus?
Luokituksen tarkoituksena on tunnistaa uuden havainnon luokka tai luokkamerkintä. Ensinnäkin datajoukkoa käytetään harjoitustietona. Syöttötietojen joukko ja vastaavat lähdöt annetaan algoritmille. Joten harjoitustietojoukko sisältää syöttötiedot ja niihin liittyvät luokkatunnisteet. Opetustietojoukon avulla algoritmi johtaa mallin tai luokittelijan. Johdettu malli voi olla päätöspuu, matemaattinen kaava tai hermoverkko. Luokituksessa, kun mallille annetaan nimeämätön data, sen pitäisi löytää luokka, johon se kuuluu. Malliin toimitettu uusi tieto on testitietojoukko.
Luokittelu on tietueen luokitteluprosessi. Yksi yksinkertainen esimerkki luokittelusta on tarkistaa, sataako vai ei. Vastaus voi olla joko kyllä tai ei. Vaihtoehtoja on siis tietty määrä. Joskus luokittelussa voi olla enemmän kuin kaksi luokkaa. Sitä kutsutaan moniluokkaiseksi luokitukseksi. Tosielämässä pankin on analysoitava, onko lainan antaminen tietylle asiakkaalle riski altista vai ei. Tässä esimerkissä malli luodaan kategorisen otsikon löytämiseksi. Tarrat ovat vaarallisia tai turvallisia.
Mikä on Predication?
Toinen tietojen analysointiprosessi on predikaatio. Sitä käytetään numeerisen tulosteen etsimiseen. Kuten luokittelussa, opetustietojoukko sisältää syötteet ja vastaavat numeeriset lähtöarvot. Opetustietojoukon mukaan algoritmi johtaa mallin tai ennustajan. Kun uudet tiedot annetaan, mallin tulisi löytää numeerinen tulos. Toisin kuin luokituksessa, tällä menetelmällä ei ole luokkatunnistetta. Malli ennustaa jatkuvan arvoisen funktion tai järjestetyn arvon.
Regressiota käytetään yleensä predikaatioon. Talon arvon ennustaminen seikoista, kuten huoneiden lukumäärästä, kokonaispinta-alasta jne., on esimerkki ennustamisesta. Yritys saattaa selvittää asiakkaan myynnin aikana käyttämän rahasumman. Tämä on myös esimerkki ennustamisesta.
Mikä on samank altaisuus luokituksen ja ennusteen välillä?
Sekä luokittelu että predikaatio ovat datan louhinnassa käytettyjä tiedon analysoinnin muotoja
Mitä eroa luokittelulla ja predikaatiolla on?
Luokittelu vs ennuste |
|
| Luokittelu on prosessi, jossa tunnistetaan, mihin kategoriaan uusi havainto kuuluu harjoitustietojoukon perusteella, joka sisältää havaintoja, joiden luokkaan kuuluminen on tiedossa. | Predikaatio on prosessi, jossa tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uutta havaintoa varten. |
| Tarkkuus | |
| Luokittelussa tarkkuus riippuu siitä, löytyykö luokkamerkintä oikein. | Predikaatiossa tarkkuus riippuu siitä, kuinka hyvin tietty predikaattori pystyy arvaamaan uuden datan predikoidun attribuutin arvon. |
| Malli | |
| Malli tai luokitin on rakennettu etsimään kategoriset tunnisteet. | Laaditaan malli tai ennustaja, joka ennustaa jatkuvan arvoisen funktion tai järjestetyn arvon. |
| Synonyymit mallille | |
| Luokittelussa malli voidaan kutsua luokittelijaksi. | Predikaatiossa malli voidaan kutsua ennustajaksi. |
Yhteenveto – Luokittelu vs ennuste
Merkkään tiedon poimimista v altavasta tietojoukosta kutsutaan tiedon louhinnaksi. Tässä artikkelissa käsitellään kahta tiedon analysointimenetelmää tiedon louhinnassa, kuten luokittelua ja predikaatiota. Nopeus, skaalautuvuus ja kestävyys ovat merkittäviä tekijöitä luokittelu- ja ennustemenetelmissä. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan uuden havainnon luokka tai luokkamerkintä, johon se kuuluu. Ennuste on prosessi, jossa tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uutta havaintoa varten. Tämä on ero luokituksen ja predikaation välillä.
