Unterschied zwischen Klassifizierung und Vorhersage

Filip Herbrand

Schlüsselunterschied - Klassifizierung vs Vorhersage

Klassifizierung und Prädikation sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Daten sind für fast das gesamte Unternehmen wichtig, um den Gewinn zu steigern und den Markt zu verstehen. Klarte Daten haben nicht viel Wert. Daher sollten die Daten verarbeitet werden, um nützliche Informationen zu erhalten. Der Data Mining ist die Technologie, die Informationen aus einer großen Datenmenge extrahiert. Es hilft, ein breites Verständnis der Daten zu erhalten. Einige Anwendungen des Data Mining sind Marktanalysen, Produktionskontrolle und Betrugserkennung. Die Klassifizierung und Prädikation sind zwei Begriffe, die mit dem Data Mining verbunden sind. In diesem Artikel wird der Unterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation erörtert. Die Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung der Kategorie oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Die Prädikation ist der Prozess der Identifizierung der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung. Das ist das Schlüsselunterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation. Die Prädikation betrifft das Klassenetikett nicht wie in der Klassifizierung.

INHALT

1. Überblick und wichtiger Unterschied
2. Was ist Klassifizierung
3. Was ist Vorhersage
4. Ähnlichkeiten zwischen Klassifizierung und Vorhersage
5. Seite für Seitenvergleich - Klassifizierung vs Vorhersage in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist Klassifizierung?

Die Klassifizierung besteht darin, die Kategorie oder die Klassenkennzeichnung einer neuen Beobachtung zu identifizieren. Erstens wird eine Reihe von Daten als Trainingsdaten verwendet. Der Satz der Eingabedaten und die entsprechenden Ausgänge werden dem Algorithmus gegeben. Der Trainingsdatensatz enthält also die Eingabedaten und ihre zugehörigen Klassenbezeichnungen. Mit dem Trainingsdatensatz leitet der Algorithmus ein Modell oder den Klassifikator ab. Das abgeleitete Modell kann ein Entscheidungsbaum, eine mathematische Formel oder ein neuronales Netzwerk sein. In der Klassifizierung sollte das Modell die Klasse finden, zu der es gehört, zu der sie gehört, zu. Die neuen Daten, die dem Modell zur Verfügung gestellt wurden, sind der Testdatensatz.

Die Klassifizierung ist der Prozess der Klassifizierung eines Datensatzes. Ein einfaches Beispiel für die Klassifizierung ist zu prüfen, ob es regnet oder nicht. Die Antwort kann entweder Ja oder Nein sein. Es gibt also eine bestimmte Anzahl von Auswahlmöglichkeiten. Manchmal kann es mehr als zwei Klasse geben, um zu klassifizieren. Das wird .. genannt Multiclas -Klassifizierung. Im wirklichen Leben muss die Bank analysieren, ob ein Darlehen an einen bestimmten Kunden riskant ist oder nicht. In diesem Beispiel wird ein Modell konstruiert, um das kategoriale Etikett zu finden. Die Etiketten sind riskant oder sicher.

Was ist Prädikation?

Ein weiterer Prozess der Datenanalyse ist die Prädikation. Es wird verwendet, um einen numerischen Ausgang zu finden. Wie in der Klassifizierung enthält der Trainingsdatensatz die Eingaben und die entsprechenden numerischen Ausgabewerte. Nach dem Trainingsdatensatz leitet der Algorithmus das Modell oder einen Prädiktor ab. Wenn die neuen Daten angegeben sind, sollte das Modell eine numerische Ausgabe finden. Im Gegensatz zur Klassifizierung verfügt diese Methode nicht über das Klassenetikett. Das Modell prognostiziert eine kontinuierliche Funktion oder einen geordneten Wert.

Die Regression wird im Allgemeinen zur Prädikation verwendet. Vorhersage des Wertes eines Hauses, abhängig von den Fakten wie der Anzahl der Räume, der Gesamtfläche usw. ist ein Beispiel für die Prädikation. Ein Unternehmen könnte den Geldbetrag des Kunden während eines Verkaufs feststellen. Das ist auch ein Beispiel für die Vorhersage.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Klassifizierung und Prädikation?

Sowohl die Klassifizierung als auch die Prädizierung sind Formulare von Datenanalysen, die im Data Mining verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation?

Klassifizierung gegen Prädikation
Die Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung, zu welcher Kategorie eine neue Beobachtung auf der Grundlage eines Trainingsdatensatzes gehört, das Beobachtungen enthält, deren Kategorie -Mitgliedschaft bekannt ist.	Die Prädikation ist der Prozess der Identifizierung der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung.
Genauigkeit
In der Klassifizierung hängt die Genauigkeit davon ab, das Klassenetikett korrekt zu finden.	Bei der Prädikation hängt die Genauigkeit davon ab, wie gut ein bestimmter Prädiktor den Wert eines vorherigen Attributs für neue Daten erraten kann.
Modell
Ein Modell oder der Klassifizierer wird konstruiert, um die kategorialen Etiketten zu finden.	Ein Modell oder ein Prädiktor wird konstruiert, das eine kontinuierliche Funktion oder einen geordneten Wert vorhersagt.
Synonyme für das Modell
In der Klassifizierung kann das Modell als Klassifikator bezeichnet werden.	Bei der Prädikation kann das Modell als Prädiktor bezeichnet werden.

Zusammenfassung - Klassifizierung vs Vorhersage

Das Extrahieren sinnvoller Informationen aus einem riesigen Datensatz wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Artikel werden zwei Methoden der Datenanalyse im Data Mining erörtert, z. B. Klassifizierung und Prädikation. Die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit sind erhebliche Faktoren bei der Klassifizierung und Vorhersagemethoden. Die Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung der Kategorie oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Die Prädikation ist der Prozess der Identifizierung der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung. Das ist der Unterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation.

Referenz:

1.Punkt, Tutorials. „Klassifizierung und Vorhersage von Data Mining.”, Tutorials Punkt, 8. Januar. 2018. Hier verfügbar
2.„Statistische Klassifizierung.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6. März. 2018. Hier verfügbar