Βασική διαφορά – Ταξινόμηση έναντι Πρόβλεψης
Η ταξινόμηση και η πρόβλεψη είναι δύο όροι που σχετίζονται με την εξόρυξη δεδομένων. Τα δεδομένα είναι σημαντικά για σχεδόν όλο τον οργανισμό για την αύξηση των κερδών και την κατανόηση της αγοράς. Τα απλά δεδομένα δεν έχουν μεγάλη αξία. Επομένως, τα δεδομένα θα πρέπει να υποβάλλονται σε επεξεργασία προκειμένου να ληφθούν χρήσιμες πληροφορίες. Η εξόρυξη δεδομένων είναι η τεχνολογία που εξάγει πληροφορίες από μεγάλο όγκο δεδομένων. Βοηθά στην ευρεία κατανόηση των δεδομένων. Ορισμένες εφαρμογές της εξόρυξης δεδομένων είναι η ανάλυση αγοράς, ο έλεγχος παραγωγής και ο εντοπισμός απάτης. Η ταξινόμηση και η πρόβλεψη είναι δύο όροι που σχετίζονται με την εξόρυξη δεδομένων. Αυτό το άρθρο εξετάζει τη διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και πρόβλεψης. Ταξινόμηση είναι η διαδικασία προσδιορισμού της κατηγορίας ή της ετικέτας κλάσης της νέας παρατήρησης στην οποία ανήκει. Πρόβλεψη είναι η διαδικασία αναγνώρισης των αριθμητικών δεδομένων που λείπουν ή δεν είναι διαθέσιμα για μια νέα παρατήρηση. Αυτή είναι η βασική διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και πρόβλεψης. Η πρόβλεψη δεν αφορά την ετικέτα κλάσης όπως στην ταξινόμηση.
Τι είναι η ταξινόμηση;
Η ταξινόμηση είναι ο προσδιορισμός της κατηγορίας ή της ετικέτας τάξης μιας νέας παρατήρησης. Πρώτον, ένα σύνολο δεδομένων χρησιμοποιείται ως δεδομένα εκπαίδευσης. Το σύνολο των δεδομένων εισόδου και οι αντίστοιχες εξόδους δίνονται στον αλγόριθμο. Έτσι, το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης περιλαμβάνει τα δεδομένα εισόδου και τις σχετικές ετικέτες κλάσεων. Χρησιμοποιώντας το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, ο αλγόριθμος εξάγει ένα μοντέλο ή τον ταξινομητή. Το παραγόμενο μοντέλο μπορεί να είναι ένα δέντρο αποφάσεων, ένας μαθηματικός τύπος ή ένα νευρωνικό δίκτυο. Στην ταξινόμηση, όταν ένα μη επισημασμένο δεδομένα δίνεται στο μοντέλο, θα πρέπει να βρει την κλάση στην οποία ανήκει. Τα νέα δεδομένα που παρέχονται στο μοντέλο είναι το σύνολο δεδομένων δοκιμής.
Ταξινόμηση είναι η διαδικασία ταξινόμησης μιας εγγραφής. Ένα απλό παράδειγμα ταξινόμησης είναι να ελέγξετε αν βρέχει ή όχι. Η απάντηση μπορεί να είναι είτε ναι είτε όχι. Άρα, υπάρχει ένας συγκεκριμένος αριθμός επιλογών. Μερικές φορές μπορεί να υπάρχουν περισσότερες από δύο κατηγορίες για ταξινόμηση. Αυτό ονομάζεται πολυταξική ταξινόμηση. Στην πραγματική ζωή, η τράπεζα πρέπει να αναλύσει εάν η χορήγηση δανείου σε έναν συγκεκριμένο πελάτη είναι επικίνδυνη ή όχι. Σε αυτό το παράδειγμα, ένα μοντέλο κατασκευάζεται για να βρει την κατηγορική ετικέτα. Οι ετικέτες είναι επικίνδυνες ή ασφαλείς.
Τι είναι η πρόβλεψη;
Μια άλλη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι η πρόβλεψη. Χρησιμοποιείται για την εύρεση μιας αριθμητικής εξόδου. Όπως και στην ταξινόμηση, το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης περιέχει τις εισόδους και τις αντίστοιχες αριθμητικές τιμές εξόδου. Σύμφωνα με το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, ο αλγόριθμος εξάγει το μοντέλο ή έναν προγνωστικό παράγοντα. Όταν δίνονται τα νέα δεδομένα, το μοντέλο θα πρέπει να βρει μια αριθμητική έξοδο. Σε αντίθεση με την ταξινόμηση, αυτή η μέθοδος δεν έχει την ετικέτα κλάσης. Το μοντέλο προβλέπει μια συνάρτηση συνεχούς τιμής ή μια διατεταγμένη τιμή.
Η Η παλινδρόμηση χρησιμοποιείται γενικά για πρόγνωση. Η πρόβλεψη της αξίας ενός σπιτιού ανάλογα με τα γεγονότα όπως ο αριθμός των δωματίων, η συνολική επιφάνεια κ.λπ. είναι ένα παράδειγμα πρόβλεψης. Μια εταιρεία μπορεί να βρει το χρηματικό ποσό που ξόδεψε ο πελάτης κατά τη διάρκεια μιας πώλησης. Αυτό είναι επίσης ένα παράδειγμα πρόβλεψης.
Ποια είναι η ομοιότητα μεταξύ ταξινόμησης και πρόβλεψης;
Τόσο η ταξινόμηση όσο και η πρόβλεψη είναι μορφές ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και πρόβλεψης;
Ταξινόμηση εναντίον Πρόβλεψης |
|
| Ταξινόμηση είναι η διαδικασία προσδιορισμού σε ποια κατηγορία ανήκει μια νέα παρατήρηση με βάση ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που περιέχει παρατηρήσεις των οποίων η συμμετοχή κατηγορίας είναι γνωστή. | Predication είναι η διαδικασία αναγνώρισης των αριθμητικών δεδομένων που λείπουν ή δεν είναι διαθέσιμα για μια νέα παρατήρηση. |
| Ακρίβεια | |
| Στην ταξινόμηση, η ακρίβεια εξαρτάται από τη σωστή εύρεση της ετικέτας της τάξης. | Στην πρόβλεψη, η ακρίβεια εξαρτάται από το πόσο καλά ένας δεδομένος predicator μπορεί να μαντέψει την τιμή ενός προκαθορισμένου χαρακτηριστικού για ένα νέο δεδομένα. |
| Μοντέλο | |
| Ένα μοντέλο ή ο ταξινομητής κατασκευάζεται για την εύρεση των κατηγορικών ετικετών. | Θα δημιουργηθεί ένα μοντέλο ή ένας προγνωστικός δείκτης που προβλέπει μια συνάρτηση συνεχούς αξίας ή μια διατεταγμένη τιμή. |
| Συνώνυμα για το μοντέλο | |
| Στην ταξινόμηση, το μοντέλο μπορεί να είναι γνωστό ως ταξινομητής. | Στην πρόβλεψη, το μοντέλο μπορεί να είναι γνωστό ως ο προγνωστικός παράγοντας. |
Σύνοψη – Ταξινόμηση εναντίον Πρόβλεψης
Η εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών από ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων είναι γνωστή ως εξόρυξη δεδομένων. Αυτό το άρθρο εξετάζει δύο μεθόδους ανάλυσης δεδομένων στην εξόρυξη δεδομένων, όπως η ταξινόμηση και η πρόβλεψη. Η ταχύτητα, η επεκτασιμότητα και η ευρωστία είναι σημαντικοί παράγοντες στις μεθόδους ταξινόμησης και πρόβλεψης. Ταξινόμηση είναι η διαδικασία προσδιορισμού της κατηγορίας ή της ετικέτας κλάσης της νέας παρατήρησης στην οποία ανήκει. Πρόβλεψη είναι η διαδικασία αναγνώρισης των αριθμητικών δεδομένων που λείπουν ή δεν είναι διαθέσιμα για μια νέα παρατήρηση. Αυτή είναι η διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και προδιαγραφής.
