Diferència clau: classificació i predicció
La classificació i la predicació són dos termes associats a la mineria de dades. Les dades són importants per a gairebé tota l'organització per augmentar els beneficis i per entendre el mercat. Les dades simples no tenen gaire valor. Per tant, les dades s'han de tractar per tal d'obtenir informació útil. La mineria de dades és la tecnologia que extreu informació d'una gran quantitat de dades. Ajuda a obtenir una comprensió àmplia de les dades. Algunes aplicacions de la mineria de dades són l'anàlisi de mercat, el control de producció i la detecció de fraus. La classificació i la predicació són dos termes associats a la mineria de dades. Aquest article analitza la diferència entre classificació i predicació. La classificació és el procés d'identificar la categoria o l'etiqueta de classe de la nova observació a la qual pertany. La predicció és el procés d'identificar les dades numèriques que f alten o no estan disponibles per a una nova observació. Aquesta és la diferència clau entre classificació i predicació. La predicació no es refereix a l'etiqueta de classe com en la classificació.
Què és la classificació?
La classificació consisteix a identificar la categoria o l'etiqueta de classe d'una observació nova. En primer lloc, s'utilitza un conjunt de dades com a dades d'entrenament. El conjunt de dades d'entrada i les sortides corresponents es donen a l'algorisme. Per tant, el conjunt de dades d'entrenament inclou les dades d'entrada i les seves etiquetes de classe associades. Utilitzant el conjunt de dades d'entrenament, l'algoritme deriva un model o un classificador. El model derivat pot ser un arbre de decisió, una fórmula matemàtica o una xarxa neuronal. En la classificació, quan es dóna una dada sense etiquetar al model, hauria de trobar la classe a la qual pertany. Les dades noves proporcionades al model són el conjunt de dades de prova.
La classificació és el procés de classificació d'un registre. Un exemple senzill de classificació és comprovar si plou o no. La resposta pot ser sí o no. Per tant, hi ha un nombre particular d'opcions. De vegades hi pot haver més de dues classes per classificar. Això s'anomena classificació multiclasse. A la vida real, el banc ha d'analitzar si donar un préstec a un client en concret és arriscat o no. En aquest exemple, es construeix un model per trobar l'etiqueta categòrica. Les etiquetes són perilloses o segures.
Què és la predicció?
Un altre procés d'anàlisi de dades és la predicació. S'utilitza per trobar una sortida numèrica. Igual que en la classificació, el conjunt de dades d'entrenament conté les entrades i els valors numèrics de sortida corresponents. Segons el conjunt de dades d'entrenament, l'algoritme deriva el model o un predictor. Quan es donen les dades noves, el model hauria de trobar una sortida numèrica. A diferència de la classificació, aquest mètode no té l'etiqueta de classe. El model prediu una funció de valor continu o un valor ordenat.
La regressió s'utilitza generalment per a la predicació. Predicar el valor d'una casa en funció de fets com ara el nombre d'habitacions, la superfície total, etc. és un exemple de predicció. Una empresa pot trobar la quantitat de diners gastada pel client durant una venda. Aquest també és un exemple de predicció.
Quina semblança hi ha entre la classificació i la predicció?
Tant la classificació com la predicció són formes d'anàlisi de dades que s'utilitzen en la mineria de dades
Quina diferència hi ha entre la classificació i la predicció?
Classificació versus predicció |
|
| La classificació és el procés d'identificar a quina categoria pertany una nova observació sobre la base d'un conjunt de dades d'entrenament que conté observacions la pertinença a la categoria de les quals es coneix. | La predicció és el procés d'identificar les dades numèriques que f alten o no estan disponibles per a una nova observació. |
| Precisió | |
| A la classificació, la precisió depèn de trobar correctament l'etiqueta de la classe. | En la predicació, la precisió depèn de com de bé un predicador determinat pot endevinar el valor d'un atribut predicat per a unes dades noves. |
| Model | |
| Es construeix un model o el classificador per trobar les etiquetes categòriques. | Es construirà un model o un predictor que prediu una funció de valor continu o un valor ordenat. |
| Sinònims del model | |
| En la classificació, el model es pot conèixer com a classificador. | En predicció, el model es pot conèixer com a predictor. |
Resum: classificació vs predicció
Extreure informació significativa d'un conjunt de dades enorme es coneix com a mineria de dades. Aquest article tracta dos mètodes d'anàlisi de dades en mineria de dades, com ara la classificació i la predicació. La velocitat, escalabilitat i robustesa són factors considerables en els mètodes de classificació i predicció. La classificació és el procés d'identificar la categoria o l'etiqueta de classe de la nova observació a la qual pertany. La predicció és el procés d'identificar les dades numèriques que f alten o no estan disponibles per a una nova observació. Aquesta és la diferència entre classificació i predicació.
