Keskeinen ero - Luokittelu vs. ennustus
Luokittelu ja predikaatio ovat kaksi termiä, jotka liittyvät tiedonlouhintaan. Tiedot ovat tärkeitä melkein koko organisaatiolle voiton kasvattamiseksi ja markkinoiden ymmärtämiseksi. Tavallisilla tiedoilla ei ole paljon arvoa. Siksi tietoja tulisi käsitellä hyödyllisen tiedon saamiseksi. Tiedon louhinta on tekniikka, joka poimii tietoja suuresta tietomäärästä. Se auttaa saamaan laajan käsityksen tiedoista. Jotkut tiedonlouhinnan sovellukset ovat markkina-analyysi, tuotannonvalvonta ja petosten havaitseminen. Luokittelu ja predikaatio ovat kaksi termiä, jotka liittyvät tiedonlouhintaan. Tässä artikkelissa käsitellään luokittelun ja predikaation välistä eroa. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan uuden havainnon luokka tai luokkatunniste, johon se kuuluu. Ennakointi on prosessi, jolla tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uudelle havainnolle. Se on keskeinen ero luokituksen ja predikaation välillä. Predikaatio ei koske luokkatunnusta kuten luokituksessa.
SISÄLLYS
1. Yleiskatsaus ja keskeinen ero
2. Mikä on luokittelu
3. Mikä on ennuste
4. Luokittelun ja ennustamisen yhtäläisyydet
5. Rinnakkainen vertailu - luokittelu vs. ennustus taulukkomuodossa
6. Yhteenveto
Mikä on luokittelu?
Luokittelu tarkoittaa uuden havainnon luokan tai luokkatunnuksen tunnistamista. Ensinnäkin tietojoukkoa käytetään harjoitteludatana. Algoritmille annetaan syötetietojoukko ja vastaavat tuotokset. Harjoitustietojoukko sisältää siis syötetiedot ja niihin liittyvät luokkatarrat. Harjoittelutietojoukon avulla algoritmi johtaa mallin tai luokittelijan. Johdettu malli voi olla päätöspuu, matemaattinen kaava tai hermoverkko. Luokituksessa, kun mallille annetaan merkitsemättömiä tietoja, sen tulisi löytää luokka, johon se kuuluu. Mallille toimitetut uudet tiedot ovat testitietojoukko.
Luokittelu on tietueen luokitteluprosessi. Yksi yksinkertainen esimerkki luokittelusta on tarkistaa, satako vai ei. Vastaus voi olla joko kyllä tai ei. Joten on olemassa tietty määrä vaihtoehtoja. Joskus luokkia voi olla enemmän kuin kaksi. Tätä kutsutaan moniklassiseksi luokitukseksi. Tosielämässä pankin on analysoitava, onko lainan antaminen tietylle asiakkaalle riskialtista vai ei. Tässä esimerkissä malli rakennetaan kategorisen tunnisteen löytämiseksi. Tarrat ovat riskialttiita tai turvallisia.
Mikä on saalistaminen?
Toinen tietojen analysointiprosessi on predikaatio. Sitä käytetään numeerisen lähdön etsimiseen. Kuten luokittelussa, myös harjoitustietojoukko sisältää syötteet ja vastaavat numeeriset lähtöarvot. Harjoittelutietojoukon mukaan algoritmi johtaa mallin tai ennustajan. Kun uudet tiedot annetaan, mallin tulisi löytää numeerinen lähtö. Toisin kuin luokittelussa, tällä menetelmällä ei ole luokkatunnusta. Malli ennustaa jatkuvan arvon funktion tai järjestetyn arvon.
Regressiota käytetään yleensä predikaatioon. Talon arvon ennustaminen esimerkiksi huoneiden lukumäärän, kokonaispinta-alan jne. Mukaan on esimerkki ennakoinnista. Yritys saattaa löytää asiakkaan käyttämän rahamäärän myynnin aikana. Se on myös esimerkki ennustamisesta.
Mikä on luokittelun ja predikaation yhtäläisyys?
Sekä luokittelu että predikaatio ovat tiedon analysointimuotoja, joita käytetään tiedonlouhinnassa
Mikä on ero luokituksen ja predikaation välillä?
Erilainen artikkeli keskellä taulukkoa
Luokittelu vs. predikaatio |
|
| Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan, mihin luokkaan uusi havainto kuuluu, sellaisen harjoitustietojoukon perusteella, joka sisältää havaintoja, joiden luokan jäsenyys on tiedossa. | Ennakointi on prosessi, jolla tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uudelle havainnolle. |
| Tarkkuus | |
| Luokittelussa tarkkuus riippuu luokkatunnuksen oikeasta löytämisestä. | Predikaatiossa tarkkuus riippuu siitä, kuinka hyvin tietty saalistaja voi arvata uuden datan predikoidun attribuutin arvon. |
| Malli | |
| Malli tai luokittelija on rakennettu kategoristen tunnisteiden löytämiseksi. | Rakennetaan malli tai ennustaja, joka ennustaa jatkuvan arvon funktion tai järjestetyn arvon. |
| Synonyymit mallille | |
| Luokittelussa malli voidaan tunnistaa luokittelijana. | Predikaatiossa malli voidaan tunnistaa ennustajana. |
Yhteenveto - Luokitus vs. ennuste
Merkityksellisen tiedon poimiminen valtavasta tietojoukosta tunnetaan nimellä tiedonlouhinta. Tässä artikkelissa käsitellään kahta menetelmää tietojen analysoimiseksi tiedonlouhinnassa, kuten luokittelu ja predikaatio. Nopeus, skaalautuvuus ja kestävyys ovat merkittäviä tekijöitä luokitus- ja ennustusmenetelmissä. Luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan uuden havainnon luokka tai luokkatunniste, johon se kuuluu. Ennakointi on prosessi, jolla tunnistetaan puuttuvat tai puuttuvat numeeriset tiedot uudelle havainnolle. Se on ero luokittelun ja predikaation välillä.
