Atšķirība starp klasifikāciju un pareģošanu

Galvenā atšķirība - klasifikācija vs Prognoze
 

Klasifikācija un prognozēšana ir divi termini, kas saistīti ar datu ieguvi. Dati ir svarīgi gandrīz visai organizācijai, lai palielinātu peļņu un izprastu tirgu. Vienkāršiem datiem nav lielas vērtības. Tāpēc dati jāapstrādā, lai iegūtu noderīgu informāciju. Datu ieguve ir tehnoloģija, kas iegūst informāciju no liela datu apjoma. Tas palīdz iegūt plašu izpratni par datiem. Dažas datu ieguves lietojumprogrammas ir tirgus analīze, ražošanas kontrole un krāpšanas atklāšana. Klasifikācija un prognozēšana ir divi termini, kas saistīti ar datu ieguvi. Šajā rakstā apskatīta atšķirība starp klasifikāciju un prognozēšanu. Klasifikācija ir jauna novērojuma, kuram tā pieder, kategorijas vai klases etiķetes identificēšanas process. Prognozēšana ir trūkstošu vai nepieejamu skaitlisku datu identificēšana jaunam novērojumam. Tas ir galvenā atšķirība starp klasifikācija un prognozēšana. Prognoze neattiecas uz klases marķējumu, tāpat kā klasifikācijā.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir klasifikācija?
3. Kas ir pareģošana
4. Klasifikācijas un pareģojuma līdzības
5. Salīdzinājums blakus - klasifikācija vs prognoze tabulas formā
6. Kopsavilkums

Kas ir klasifikācija?

Klasifikācija ir jauna novērojuma kategorijas vai klases etiķetes identificēšana. Pirmkārt, datu kopums tiek izmantots kā apmācības dati. Ievades datu kopums un atbilstošie izvadi tiek doti algoritmam. Tātad, apmācības datu kopā ir ieejas dati un ar tiem saistītās klases etiķetes. Izmantojot apmācības datu kopu, algoritms iegūst modeli vai klasifikatoru. Atvasinātais modelis var būt lēmumu koks, matemātiska formula vai neironu tīkls. Klasifikācijā, ja modelim tiek doti neapzīmēti dati, tam jāatrod klase, kurai tas pieder. Jaunie modelim sniegtie dati ir testa datu kopa.

Klasifikācija ir ieraksta klasificēšanas process. Viens vienkāršs klasifikācijas piemērs ir pārbaudīt, vai līst vai ne. Atbilde var būt vai nu jā, vai nē. Tātad ir noteikts skaits izvēles iespēju. Dažreiz klasificēšanai var būt vairāk nekā divas klases. To sauc daudzklases klasifikācija. Reālajā dzīvē bankai jāanalizē, vai aizdevuma piešķiršana konkrētam klientam ir riskanta vai nē. Šajā piemērā ir izveidots modelis, lai atrastu kategorisko etiķeti. Etiķetes ir riskantas vai drošas.

Kas ir pareģošana?

Vēl viens datu analīzes process ir prognozēšana. To izmanto, lai atrastu skaitlisku izvadi. Tāpat kā klasifikācijā, apmācības datu kopā ir ieejas un atbilstošās skaitliskās izvades vērtības. Saskaņā ar apmācības datu kopu algoritms iegūst modeli vai prognozētāju. Kad tiek sniegti jauni dati, modelim jāatrod skaitliskā izvade. Atšķirībā no klasifikācijas šai metodei nav klases etiķetes. Modelis paredz nepārtrauktas vērtības funkciju vai pasūtīto vērtību.

Prognozēšanai parasti izmanto regresiju. Prognozēšanas piemērs ir mājas vērtības noteikšana atkarībā no faktiem, piemēram, istabu skaita, kopējās platības utt. Uzņēmums var atrast naudas summu, ko klients ir iztērējis pārdošanas laikā. Tas ir arī pareģošanas piemērs.

Kāda ir klasifikācijas un pareģojuma līdzība?

• Gan klasifikācija, gan pareģošana ir datu analizēšanas formas, ko izmanto datu ieguvē.

Kāda ir atšķirība starp klasifikāciju un pareģošanu?

Klasifikācija vs pareģošana
Klasifikācija ir process, kurā tiek identificēts, kurai kategorijai pieder jauns novērojums, pamatojoties uz apmācības datu kopu, kurā ir novērojumi, kuru kategorija pieder.	Prognozēšana ir trūkstošu vai nepieejamu skaitlisku datu identificēšana jaunam novērojumam.
Precizitāte
Klasifikācijā precizitāte ir atkarīga no tā, kā pareizi atrast klases marķējumu.	Prognozēšanā precizitāte ir atkarīga no tā, cik precīzi dotais prognozētājs var uzminēt prognozējamā atribūta vērtību jauniem datiem.
Modelis
Kategoriju etiķešu atrašanai ir izveidots modelis vai klasifikators.	Tiks izveidots modelis vai prognozētājs, kas paredz nepārtrauktas vērtības funkciju vai sakārtotu vērtību.
Sinonīmi modelim
Klasifikācijā modeli var dēvēt par klasifikatoru.	Prognozēšanā modeli var dēvēt par pareģotāju.

Kopsavilkums - Klasifikācija vs Prognoze

Nozīmīgas informācijas iegūšana no milzīgas datu kopas ir zināma kā datu ieguve. Šajā rakstā apskatītas divas datu analīzes metodes datu ieguvē, piemēram, klasifikācija un prognozēšana. Ātrums, mērogojamība un noturība ir nozīmīgi faktori klasifikācijas un prognozēšanas metodēs. Klasifikācija ir jauna novērojuma, kam tas pieder, kategorijas vai klases marķējuma identificēšanas process. Prognozēšana ir trūkstošu vai nepieejamu skaitlisku datu identificēšana jaunam novērojumam. Tā ir atšķirība starp klasifikāciju un prognozēšanu.

Atsauce:

1.Punkts, konsultācijas. “Datu ieguves klasifikācija un pareģošana.”, Tutorials Point, 2018. gada 8. janvāris. Pieejams šeit  
2. “Statistiskā klasifikācija.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 2018. gada 6. marts. Pieejams šeit 

Attēla pieklājība:

1.'2729773 ”, ko GDJ (publiskais īpašums) veica caur pixabay