Differenza chiave - Classificazione vs previsione
Classificazione e previsione sono due termini associati al data mining. I dati sono importanti per quasi tutta l'organizzazione per aumentare i profitti e capire il mercato. I dati semplici non hanno molto valore. Pertanto, i dati devono essere elaborati al fine di ottenere informazioni utili. Il data mining è la tecnologia che estrae le informazioni da una grande quantità di dati. Aiuta ad ottenere un'ampia comprensione dei dati. Alcune applicazioni del data mining sono l'analisi del mercato, il controllo della produzione e il rilevamento delle frodi. La classificazione e la previsione sono due termini associati al data mining. Questo articolo discute la differenza tra classificazione e previsione. La classificazione è il processo di identificazione della categoria o dell'etichetta di classe della nuova osservazione a cui appartiene. La previsione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questa è la differenza fondamentale tra classificazione e previsione. La previsione non riguarda l'etichetta della classe come nella classificazione.
CONTENUTI
1. Panoramica e differenza chiave
2. Che cos'è la classificazione
3. Che cos'è la previsione
4. Somiglianze tra classificazione e previsione
5. Confronto affiancato - Classificazione vs previsione in forma tabulare
6. Riepilogo
Cos'è la classificazione?
La classificazione serve per identificare la categoria o l'etichetta di classe di una nuova osservazione. Innanzitutto, un set di dati viene utilizzato come dati di addestramento. Il set di dati di input e gli output corrispondenti vengono forniti all'algoritmo. Pertanto, il set di dati di addestramento include i dati di input e le etichette di classe associate. Utilizzando il set di dati di addestramento, l'algoritmo deriva un modello o il classificatore. Il modello derivato può essere un albero decisionale, una formula matematica o una rete neurale. Nella classificazione, quando vengono forniti dati senza etichetta al modello, dovrebbe trovare la classe a cui appartiene. I nuovi dati forniti al modello sono il set di dati di test.
La classificazione è il processo di classificazione di un record. Un semplice esempio di classificazione è controllare se piove o no. La risposta può essere sì o no. Quindi, c'è un numero particolare di scelte. A volte possono esserci più di due classi da classificare. Questa è chiamata classificazione multiclasse. Nella vita reale, la banca deve analizzare se concedere un prestito a un determinato cliente è rischioso o meno. In questo esempio, viene costruito un modello per trovare l'etichetta categoriale. Le etichette sono rischiose o sicure.
Cos'è la predicazione?
Un altro processo di analisi dei dati è la previsione. Viene utilizzato per trovare un output numerico. Come nella classificazione, il set di dati di addestramento contiene gli input e i valori di output numerici corrispondenti. In base al set di dati di addestramento, l'algoritmo deriva il modello o un predittore. Quando vengono forniti i nuovi dati, il modello dovrebbe trovare un output numerico. A differenza della classificazione, questo metodo non ha l'etichetta della classe. Il modello prevede una funzione a valore continuo o un valore ordinato.
La regressione viene generalmente utilizzata per la previsione. La previsione del valore di una casa in base a fatti come il numero di stanze, l'area totale ecc. È un esempio di previsione. Un'azienda potrebbe trovare la quantità di denaro speso dal cliente durante una vendita. Questo è anche un esempio per la previsione.
Qual è la somiglianza tra classificazione e previsione?
Sia la classificazione che la previsione sono forme di analisi dei dati utilizzate nel data mining
Qual è la differenza tra classificazione e previsione?
Articolo diff. Al centro prima della tabella
Classificazione vs previsione |
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| La classificazione è il processo di identificazione a quale categoria appartiene una nuova osservazione sulla base di un set di dati di addestramento contenente osservazioni di cui si conosce l'appartenenza alla categoria. | La previsione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. |
| Precisione | |
| Nella classificazione, l'accuratezza dipende dal trovare correttamente l'etichetta della classe. | Nella previsione, l'accuratezza dipende dalla capacità di un determinato predicatore di indovinare il valore di un attributo predicato per un nuovo dato. |
| Modello | |
| Un modello o il classificatore viene costruito per trovare le etichette categoriali. | Verrà costruito un modello o un predittore che prevede una funzione a valore continuo o un valore ordinato. |
| Sinonimi per the Model | |
| Nella classificazione, il modello può essere noto come classificatore. | Nella previsione, il modello può essere noto come predittore. |
Riepilogo: classificazione vs previsione
L'estrazione di informazioni significative da un enorme set di dati è nota come data mining. Questo articolo discute due metodi di analisi dei dati nel data mining come la classificazione e la previsione. La velocità, la scalabilità e la robustezza sono fattori considerevoli nei metodi di classificazione e previsione. La classificazione è il processo di identificazione della categoria o dell'etichetta di classe della nuova osservazione a cui appartiene. La previsione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questa è la differenza tra classificazione e previsione.
